Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Vokov (Обсуждение | вклад)
(Новая: '''Восстановление зависимостей по эмпирическим данным''' — немного устаревший, но очень точный термин,...)
К следующему изменению →
Версия 16:25, 4 апреля 2008
Восстановление зависимостей по эмпирическим данным — немного устаревший, но очень точный термин, который можно понимать как синоним обучения по прецедентам.
Термин восстановление зависимостей по эмпирическим данным был введён В. Н. Вапником в книге 1979 года. Тогда в основном рассматривались следующие типы задач восстановления зависимостей:
- Обучение распознаванию образов или классификации
- Восстановление распределения вероятностей
- Восстановление регрессии
- Интерпретация косвенных измерений
Работы В. Н. Вапника и А. Я. Червоненкиса послужили отправной точкой для создания теории вычислительного обучения, которая в настоящее время является наиболее теоретическим разделом машинного обучения.
Ссылки
- Vapnik домашняя страница Владимира Наумовича Вапника
- Chervonenkis домашняя страница Алексея Яковлевича Червоненкиса
- [1] страница на сайте ИПУ РАН
Курс лекций Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)
Использованная литература
- Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974.
- Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
