45036

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

МЕТОД АППРОКСИМАЦИИ ДИСКРИМИНАНТНОЙ ФУНКЦИЙ И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ АПОСТЕРИОРНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ КЛАССОВ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ

ISBN/ISSN: 

ISBN 978-5-91450-204-8.

Наименование конференции: 

  • 10-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2017, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 10-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2017, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Т. 2

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2017

Страницы: 

442-447
Аннотация
Предложен метод аппроксимации по обучающей выборке с учителем дискриминантной функции, знак которой позволяет отделить точки одного класса от другого. Аппроксимация строится с большей точностью в окрестности нулевых значений дискриминантной функции. Для оценки апостериорной вероятности класса в точке предложены два способа: по предварительно построенной по выборке серии дискриминантных функций и способ, при котором для каждой точки строится персональная аппроксимация дискриминантной функции, принимающая нулевое значение в заданной точке. В точках, где дискриминантная функция равна нулю, апостериорные вероятности класса одинаковы и зависят только от отношения стоимостей ошибок классификации. Ключевые слова: Машинное обучение, классификация, аппроксимация дискриминантной функции, оценка апостериорной вероятности класса.

Библиографическая ссылка: 

Зенков В.В. МЕТОД АППРОКСИМАЦИИ ДИСКРИМИНАНТНОЙ ФУНКЦИЙ И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ АПОСТЕРИОРНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ КЛАССОВ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ / Труды 10-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2017, Москва). М.: ИПУ РАН, 2017. Т. 2. С. 442-447.