Донской В. И.

Binary Decision Tree Synthesis: Splitting Criteria and the Algorithm LISTBB

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
11
В настоящее время интерес к классу индукторов, основанных на построении дере- вьев решений, не ослабевает, особенно в контексте парадигмы Data Mining. В то же время наиболее распространенные алгоритмы ID3 и C4.5, как показано в статье, не являются лучшими. Поэтому можно обнаружить успешные попытки создания но- вых эвристических критериев ветвления для алгоритмов синтеза деревьев решений. Сравнительное определение различных критериев ветвления, используемых для син- теза двоичных деревьев решений, цель настоящей статьи.

Автономные автоматы и t(n)-генерические языки

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
3
Cтатья посвящена характеризации генерических множеств в терминах автономных автоматов. В частности, установлено, что язык L является t(n) -генерическим тогда и только тогда, когда не существует конечный или бесконечный автономный автомат AL, порождающий префикс L | x  характеристической функции языка L за время (2n-1)t(2n-1). На основе этого результата доказано, что если язык L частично-рекурсивно перечислим и временная сложность перечисления всех слов языка L, не превышающих заданное слово Χ длины | x |=n, оценивается как n(2n-1)t(2n-1), то язык L не является t(n)-v - случайным.

Интеллектуальное управление: обзор

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
14
В результате обзора современного состояния исследований в сфере интеллек-туального управления отмечается, что важнейшими направлениями развития в этой области являются: разработка специфических моделей памяти для агентов, алгоритмических баз знаний агентов, моделей динамической автоматической клаcсификации состояний управляемых объектов и среды, автоматического изменения структур математических моделей и даже автоматической смены используемой агентом модели.

Информатика и информационные технологии различающиеся направления университетского образования

Журнал: 
Страница: 
15
Сложилось так, что на сегодняшний день актуальным оказалось сохранение и развитие достижений украинской школы теоретической информатики. Одним из необходимых элементов решения этой задачи является укрепление теоретической информатики как математической дисциплины и ее преподавание в таком ключе в классических университетах. Отстоять эту позицию - цель аннотируемой статьи. 

Колмогоровская сложность и ее применение в машинном обучении

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
4
Представляемые в данной статье материалы носят, главным образом, обзорный ха- рактер. Целью работы работы является достаточно полное представление возмож- ностей математического аппарата алгоритмической сложности и случайности для применения в машинном обучении. Тем не менее, в статье содержатся и новые ре- зультаты: теоремы о точных компрессорах и декомпрессорах, подход к определению момента остановки процедуры обучения на основе сложностного аналога правила Байеса и другие. 

Колмогоровская сложность классов общерекурсивных функций с ограниченной ёмкостью

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
25
Доказано двойное неравенство VCD(S) ≤ Kl(S)< VCD(S)log l, где VCD(S) - размерность Вапника-Червоненкеса некоторого семейства общерекурсивных функций, Kl(S) - колмогоровская сложность этого семейства функций S,l - длина выборки. Предложен новый pVCD подход для оценивания VCD на основании приведенного выше двойного неравенства.

Невычислимость VC-размерности семейств классифицирующих функций

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
5
В статье получен следующий теоретический результат: емкость Вапника- Червоненкиса или, говоря иначе, VC-размерность произвольного общерекурсивного семейства классификаторов невычислима

Псевдобулевы канонические оптимизационные модели и матроиды

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
28
Оценивается точность принятия решений на основе моделей оптимального выбора с дизъюнктивным ораничением: max f(x~) =∑ n i=1 ω( xi ) при условии D(x~) =  Vmi=1 Kj (x~) = 1 для случая, когда ограничение задано точно, но информация о целевой функции представленна только порядком весов ω (x1) ≥ ... ω (xn) ≥ 0. 

Синтез согласованных линейных оптимизационных моделей по прецедентной информации: подход на основе колмогоровской сложности

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
13
В статье изложен подход к анализу линейных оптимизационных моделей, построенных по прецедентной начальной обучающей информации. В предположении, что все числовые параметры являются рациональными и ограничены разрядной сеткой компьютера, получены оценки колмогоровской сложности и неслучайности извлечения модели из данных как эмпирической закономерности.  

Устойчивость алгоритмов обучения классификации, основанных на модифицированной модели вычислении оценок

Журнал: 
Страница: 
23

В этой статье получен следующий теоретический результат: существует устойчивый алгоритм $\mathcal{A}$ обучения модифицированной модели $ABO^{*}$, гарантирующий её обучаемость в форме универсального эмпирического обобщения непосредственно по одной обучающей выборке путём минимизации эмпирического риска. Чтобы получить этот результат, была доказана $LOO$ устойчивость алгоритма $\mathcal{A}$. Алгоритм $\mathcal{A}$ подробно описан в статье и является процедурой обучения с адаптацией, предполагающей варьирование только весов объектов обучающей выборки.

Эмпирическое обобщение и распознавание: классы задач, классы математических моделей и применимость теорий. Часть 1

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
15
Предложена классификация задач распознавания по их основным свойствам. Обосновывается целесообразность выбора методов решения, согласованных с особенностями классов задач.

Эмпирическое обобщение и распознавание: классы задач, классы математических моделей и применимость теорий. Часть 2.

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
31
 Предложена классификация задач распознавания по их основным свойствам. Обосновывается целесообразность выбора методов решения, согласованных с особенностями классов задач.