Воронцов К.В.

Лекции по статистическим алгоритмам классификации- Вероятностная постановка задачи классификации.- Нормальный дискриминантный анализ.- Разделение смеси распределений.- Непараметрические методы классификации.Для специальностей: 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств», 230201 «Информационные системы и технологии (в управлении)»2005 г. , 23 с.

Кластеризация и многомерное шкалирование.Алгоритмы кластеризации.Эвристические графовые алгоритмы.Функционалы качества кластеризации.Статистические алгоритмы.Иерархическая кластеризация.Многомерное шкалирование.

2007. — 37 с.СодержаниеВосстановление регрессииМетод наименьших квадратовНепараметрическая регрессия: ядерное сглаживание Метод наименьших квадратов и формула Надарая–Ватсона Выбор ядра и ширины окна Проблема выбросов: робастная непараметрическая регрессия Проблема краевых эффектов Многомерная линейная регрессия Нормальная система уравнений Сингулярное разложение Стандартизация данных Проблема мул...

Сборник примеров задуман как наглядное справочное пособие для тех, кто уже немного знаком с издательской системой LATEX. В отличие от объёмных классических руководств, принципом сборника является не обстоятельность изложения, а наглядность и высокая плотность полезной информации.

Вычислительные методы обучения по прецедентам. Рассмотрены варианты использования Байесовского и модифицированных алгоритмов классификации по прецедентам.

Выходные данные не известны. — 140 с.Введение: задачи обучения по прецедентам.Основные понятия и определения.Примеры прикладных задач.Байесовские методы классификации.Вероятностная постановка задачи классификации.Непараметрическая классификация.Нормальный дискриминантный анализ.ение смеси распределений.Метрические методы классификации.Метод ближайшего соседа и его обобщения.Отбор эталонных объекто...