Cтраница 4
Алгоритм реализован лишь для случая, когда элементы обучающей последовательности могут быть безошибочно разделены с помощью линейного решающего правила. [46]
Алгоритм KLOP использует в этой процедуре только элементы обучающей последовательности. Соответственно программа ТАКСОН формирует по обучающей выборке таксонную структуру, а программа FOP для каждого таксона строит оптимальную разделяющую гиперплоскость, используя только те точки обучающей выборки, которые вошли в данный таксон. [47]
Распознающие свойства эталонов переключений проверяются на той же обучающей последовательности. Для этого строки корреляционных матриц сравниваются последовательно с каждым из трех эталонов, О и - и вычисляются соответствующие меры сходства. [48]
Как видно из ( 12), элементы обучающей последовательности используются в данном случа е для определения независимых друг от друга коэффициентов полинома, которые и должны храниться, поэтому нет необходимости хранить обучающую выборку. [49]
В работе рассматривается вопрос о влиянии ошибок в обучающей последовательности на среднюю вероятность ошибки распознавателя типа пороговой функции в случае дихотомии. Указан способ построения приближенных априорных вероятностей ( с учетом ошибок при обучении), удовлетворяющих требованиям несмещенности и асимптотической эффективности. [50]
Заметим, что для задачи распознавания образов селекция обучающей последовательности не имеет смысла: решения, получаемые минимизацией эмпирического риска по всей обучающей выборке и по обучающей подвыборке, полученной исключением минимального числа элементов с тем, чтобы подвыборка могла быть разделена безошибочно, достигаются на одном и том же решающем правиле. Это обстоятельство является следствием того, что функция потерь ( о - F ( к, а)) 2 в задаче распознавания образов принимает только два значения - нуль и единица. [51]
На множестве я, состоящем из / элементов обучающей последовательности и из k элементов рабочей выборки, задается таксонная структура. [52]
Таким образом, после того как по объектам обучающей последовательности определены опорные точки в пространствах X и У, мы можем отобразить новый объект X в пространство У с помощью следующего алгоритма. [53]