Обсуждение:Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций

Материал из MachineLearning.

Аннотация

Здравствуйте, Юрий! Статья переименована. Разбить статью на части без создания отдельных статей можно только путем реструктуризации, путем внесения изменений в содержание статьи. Если Вы напишите краткую аннотацию (как принято при публикации журнальных статей) и приведете список литературы, Ваша статья от этого выиграет.

Всего хорошего, В.В. Стрижов. 17:29, 12 августа.

Название статьи

Юрий, добрый день! Интересная у Вас тема работы. Очень хочется посмотреть на список литературы, чтобы понять какие идеи откуда пришли.

У меня следующее преложение. Сейчас название статьи довольно длинное. Его начало "Обучение с учителем" общо и может относиться к чему угодно, его конец "Вариант точного решения" специален. Предлагаю назвать статью "Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций".

Жду завершения Вашей работы. Всего хорошего, В.В. Стрижов. 14:07, 2 августа.

Здравствуйте, Вадим Викторович!

Статья в текущий момент выложена полность. Согласен, что название статьи получилось слишком длинное. Но я новичок в разметке, и не знаю как теперь его изменить. Если Вы его измените, буду благодарен. Я не совсем представлял как дать название, хотелось подчеркнуть и то что решена задача многомерной интерполяции и аппроксимации, но также и то что получился достаточно простой неитеративный метод машинного обучения.. Но думаю, что Ваш вариант названия подойдет.(к тому же в текущее название вкралась опечатка). Кроме того статья получилась достаточно большая по объему, можно ли как-то разбить ее на несколько страниц без того чтобы создавать новые статьи с названиями?

На счет темы работы, она связана была с моей диссертацией, все ключевые моменты там были изложены, я являюсь их автором. Но собрать воедино в виде некой законченной теории - решил только сейчас и выложил тут их первый раз. Литературой пользовался разной, но в основном справочного характера, могу дать ссылки, если нужно, или привести их из списка литературы в своей диссертации.

Сейчас правда (и в ближайший месяц) и нахожусь далеко за городом, имею очень ограниченные возможности для работы и доступа в интернет, поэтому если будут замечания по статье, прошу прощения что могу не сразу внести изменения или ответить с комментарием, но постараюсь.

С Уважением, Бахвалов Юрий.

***

На мой взгляд, многие утверждения звучат слишком сильно. Примеры классификации качественно похожи на решения, получаемые методом опорных векторов. Напрашивается сравнение с SVM. Nvm 20:58, 29 июля 2009 (MSD)

Здравствуйте Виктор Михайлович.

Спасибо за первый отзыв. Еще не успел выложить теоретическую часть, надеюсь, она прояснит ситуацию. Готов обсудить все свои утверждения, если Вы меня убедите, обязательно их исправлю.
С Уважением, Участник:Бахвалов Юрий. 9:25, 30 июля.

Первое утверждение статьи: <<Цель данной статьи показать, что машинное обучение в его парадигме “обучения с учителем”, задачи многомерной интерполяции и аппроксимации, могут быть обобщены на основе теории случайных функций.>> При этом нигде не сформулировано, что автор понимает под задачей машинного обучения, и нет формальной постановки этой задачи. А если задача не сформулирована, то как можно говорить о её обобщении.
Далее говорится, что <<естественным критерием для поиска требуемой функции будет вероятность ее как реализации>>. В непрерывном случае здесь, видимо, имеется в виду плотность вероятности. Однако в задачах машинного обучения естественным критерием качества решения являются ожидаемые потери.

Nvm 19:11, 12 августа 2009 (MSD)