172_1 · LibMeta · SciLib
IMT journal AbstractDocument segment

172_1

http://libmeta.ru/resource/imt/seg/172_1

Fragment text

По мнению авторов , результаты теории линейных неравенств надо более широко использовать в задачах машинного обучения (МО) . Для исключения избыточных неравенств при построении ансамблей на основе линейных разделителей следует использовать теоремы о зависимых неравенствах следствиях. Для обобщения результатов различных исследований следует использовать модели поиска максимально совместных подсистем. Понятие “максимально совместные подсистемы ” следует расширить и распространить его на комитеты единогласия. Для решения задач классификации можно эффективно использовать метод выпуклых оболочек, а для определения экстремальных точек выпуклых оболочек – использовать результаты из теории альтернативных систем . В статье приведены необходимые для этого сведения из теории линейных неравенств, математические модели на их основе и листинг программ для компь ютерной реализации математических м оделей.

Данные

hasConfidence1.0
hasOrderIndex1
wasManuallyVerifiedfalse

extractedFrom

172

generatedBy