Комбинаторные обоснования обучаемых алгоритмов

Рассматриваются комбинаторные функционалы качества обучения по прецедентам, основанные на принципе скользящего контроля. Выводятся их верхние оценки, более точные, чем оценки статистической теории Вапника–Червоненкиса, и при этом не предполагающие случайности и независимости исходных данных. Описывается эффект локализации семейства алгоритмов, и вводится понятие локальной функции роста. С позиций комбинаторного подхода пересматриваются основные положения статистической теории. Анализируются основные причины завышенности сложностных оценок качества. Библ. 24. Табл. 2.