Участник:Александр Двойнев/Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Аннотация) |
|||
Строка 4: | Строка 4: | ||
<tex>a:S \to Y,</tex> аппроксимирующий целевую зависимость <tex>y^*(s)</tex> на всём множестве <tex>S</tex>. | <tex>a:S \to Y,</tex> аппроксимирующий целевую зависимость <tex>y^*(s)</tex> на всём множестве <tex>S</tex>. | ||
- | Метод потенциальных функций яляется метрическим | + | Метод потенциальных функций яляется [[метрический классификатор|метрическим методом]]. Основная идея метода состоит в том, что объектам из обучающей выборки присваивается "заряд", который "притягивает" классифицируемый объект к соответствующему классу. |
==Описание работы модели== | ==Описание работы модели== | ||
+ | |||
+ | Пусть для каждого из классов <tex>K_1,\ldots,K_l</tex> модель по поступившему объекту <tex>x \in S</tex> вычисляет оценки <tex>\Gamma_1(x),\ldots,\Gamma_l(x)</tex> по правилу | ||
+ | ::<tex>\Gamma_j(x)=\sum_{i=1}^m[y_i=j]\omega_iK(x,s_i), </tex> | ||
==Описание вычисления оценок== | ==Описание вычисления оценок== | ||
Строка 16: | Строка 19: | ||
== Список литературы == | == Список литературы == | ||
*Воронцов К.В. Лекции по метрическим алгоритмам классификации | *Воронцов К.В. Лекции по метрическим алгоритмам классификации | ||
+ | |||
+ | <!-- {{Stub|}} --> |
Версия 09:46, 15 декабря 2008
Содержание |
Аннотация
Пусть имеется пространство объектов и конечное множество имён классов , На множестве задана функция расстояния Существует целевая зависимость значения которой известны только на объектах обучающей выборки Требуется построить алгоритм классификации аппроксимирующий целевую зависимость на всём множестве .
Метод потенциальных функций яляется метрическим методом. Основная идея метода состоит в том, что объектам из обучающей выборки присваивается "заряд", который "притягивает" классифицируемый объект к соответствующему классу.
Описание работы модели
Пусть для каждого из классов модель по поступившему объекту вычисляет оценки по правилу
Описание вычисления оценок
Параметры модели
Ссылки
Список литературы
- Воронцов К.В. Лекции по метрическим алгоритмам классификации