Журнал ИМТ
АннотацияФрагмент документа
172_1
http://libmeta.ru/resource/imt/seg/172_1
Текст фрагмента
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
| hasConfidence | 1.0 |
| hasOrderIndex | 1 |
| wasManuallyVerified | false |
extractedFrom
generatedBy
упоминает понятие
упоминает
Входящие связи
← содержит фрагмент · 1