УДК 519.7

Алгоритмічні аспекти визначення функцій глибини у процедурі вибору оптимальної гіпотези для задач класифікації даних

/ О.А. Галкін // Кібернетика та системний аналіз. — 2016. — Том 52, № 5. — С. 43–55.

Досліджуються проблеми вибору оптимальної гіпотези в задачах класифікації на основі класу гіпотез, розподіленого відносно апостеріорної ймовірності. Запропоновано метод, який базується на концепції відносного зваженого середнього значення та функціях глибини, що виконуються у просторі функцій класифікації. Розроблено алгоритми для апроксимації відносної глибини даних та відносного зваженого середнього значення, що забезпечують поліноміальні наближення до напівпросторових аналогів. Іл.: 0. Табл.: 0. Бібліогр.: 10 назв.

Ключові слова:

зважене середнє значення, функція відносної глибини, оптимальна гіпотеза Баєса.


ПОВНИЙ ТЕКСТ

Про автора(ів):

Галкин Александр Анатольевич, кандидат физ.-мат. наук, ассистент кафедры Киевского национального университета имени Тараса Шевченко,
e-mail: galkin.o.a@gmail.com