RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2010, том 50, номер 9, страницы 1687–1696 (Mi zvmmf4940)

Восстановление зависимости на основе байесовской коррекции коллектива распознающих алгоритмов

В. В. Рязанов, Ю. И. Ткачев

119333 Москва, ул. Вавилова, 40, ВЦ РАН

Аннотация: Рассматривается задача установления зависимости между вектором независимых переменных и зависимой скалярной величиной по данным обучающей выборки. Априорные ограничения на вид функции не накладываются. Предлагается подход к восстановлению функциональной зависимости, основанный на решении конечного набора специальных, построенных по обучающей выборке задач распознавания и последующем вычислении прогнозного значения зависимой величины как коллективного решения. При этом используется статистическая модель объединения результатов распознавания с использованием формулы Байеса. Предложен общий алгоритм построения регрессии при различных подходах к выбору исходного коллектива распознающих алгоритмов и оценке их вероятностных характеристик. Приводятся результаты сравнения настоящего подхода с известными моделями восстановления зависимости. Библ. 12. Табл. 2.

Ключевые слова: регрессия, логические закономерности классов, формула Байеса, распознавание по прецедентам, прогноз, коллективные решения, алгоритмы вычисления оценок.

УДК: 519.7

Поступила в редакцию: 06.04.2010


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2010, 50:9, 1605–1614

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024