Материал из eSyr's wiki.

Версия 08:43, 25 мая 2009

Часть 1 (Ветров)

Линейная регрессия

http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/lec/node60.html

Скрытая марковская модель

На википедии

Викибуки

Байесовская сеть

На википедии

Часть 2 (Рудаков)

Объекты, признаки, логические признаки, простейшие логические решающие правила.

Признаки объектов:

• детерминированные;
• вероятностные;
• логические;
• структурные.

Детерминированные признаки – это признаки, принимающие конкретные числовые значения, которые могут быть рассмотрены как координаты точки, соответствующей данному объекту, в n-мерном пространстве признаков.

Вероятностные признаки – это признаки, случайные значения которых распределены по всем классам объектов, при этом решение о принадлежности распознаваемого объекта к тому или другому классу может приниматься только на основании конкретных значений признаков данного объекта, определенных в результате проведения соответствующих опытов. Признаки распознаваемых объектов следует рассматривать как вероятностные и в случае, если измерение их числовых значений производится с такими ошибками, что по результатам измерний невозможно с полной определенностью сказать, какое числовое значение данная величина приняла.

Логические признаки распознаваемых объектов можно рассматривать как элементарные высказывания, принимающие два значения истинности (истина – ложь) с полной определенностью. К логическим признакам относятся прежде всего признаки, не имеющие количественного выражения. Эти признаки представляют собой суждения качественного характера типа наличия или отсутствия некоторых свойств или некоторых элементов у распознаваемых объектов или явлений. В качестве логических признаков можно рассматривать, например, такие симптомы в медицинской диагностике, как боль в горле, кашель и т.д. К логическим можно отнести также признаки, у которых важна не величина признака у распознаваемого объекта, а лишь факт попадания или непопадания ее в заданный интервал. В пределах этих интервалов появление различных значений признаков у распознаваемых объектов предполагается равновероятным. На практике логические признаки подобного рода имеют место в таких ситуациях, когда либо ошибками измерений можно пренебречь, либо интервалы значений признаков выбраны таким образом, что ошибки измерений практически не оказывают влияния на достоверность принимаемых решений относительно попадания измеряемой величины в заданный интервал.

Проблемы формирования логических признаков. Оценки качества признаков и их совокупностей.

Методы голосования по конъюнкциям. Алгоритмы типа "Кора".

Тесты, представительные наборы, проблемы перебора.

Пространства объектов для АВО. Обучающие и контрольные объекты. Метрические описания объектов в АВО.

Опорные множества в АВО. Функции близости. Веса объектов и признаков.

Формулы вычисления оценок. Эвристические обоснования.

Задачи оптимизации АВО. Совместные подсистемы систем неравенств.

Функционалы качества. Сложность моделей алгоритмов и проблема переобучения.

Общие пространства начальных и финальных информаций. Задачи синтеза корректных алгоритмов.

Разрешимость и регулярность задач распознавания. Регулярность по Ю.И. Журавлёву

Операции над алгоритмами. Расширение моделей.

Пространства оценок. Алгоритмы как суперпозиции.

Понятие полноты моделей алгоритмов и семейств корректирующих операций.

Дополнительные к прецедентам ограничения. Пример: перестановочность строк и столбцов в матрицах информации.

Задачи с непересекающимися классами.

Класс поэлементных операций и отображений. Условия регулярности и полноты.

Полнота моделей АВО.

Полнота полиномиальных семейств корректирующих операций.

Логарифмическая граница степени корректирующих полиномов.

Проблема построения набора базовых операторов для конкретных задач. Дефекты различимости и монотонности. Сходимость методов синтеза мультиалгоритмических конструкций.