Разделяющая функция

Cтраница 3

Команда Разбить ( Split) выполняет разделяющую функцию. [31]

Но поскольку нашей задачей является лишь построение нужной разделяющей функции, в этом смысле значительно меньше ограничений существует при выборе-потенциальной функции, чем при выборе функции окна. Наиболее часто используется такая потенциальная функция, которая имеет максимум при ххг и монотонно убывает до нуля при х-х 4 - - оо. [32]

Следует отметить, что теперь мы употребляем термин разделяющая функция для обозначения любой функции от х, которая помогает в решении задачи принятия решения; мы не настаиваем на том, чтобы результирующая разделяющая функция использовалась непосредственно для определения классификатора. Так как j / w x есть сумма случайных величин, общепринято ссылаться на центральную предельную теорему и допускать, что p ( y ui) является нормальной плотностью, упрощая этим задачу получения классификатора. Когда это допущение не оправдывается, можно позволить себе использовать довольно сложные методы оценки р ( у 1) и выведения оптимального классификатора. [33]

Предположим, что f ( Z) - наилучшая разделяющая функция для двух классов. Как правило, нам неизвестен точный вид y ( Z), но известна классификация объектов обучающей выборки. [34]

Предположим, что у ( Z) - наилучшая разделяющая функция для двух классов. Как правило, нам неизвестен точный вид f ( Z), но известна классификация объектов обучающей выборки. [35]

Схема классификатора образов для двух классов. [36]

Хотя данное уравнение в зависимости от выбранного вида разделяющих функций может принимать различную форму, границы областей решений остаются, конечно, одними и теми же. Для точек, лежащих на границе, задача классификации определяется не единственным образом. В случае байесовского классификатора для каждого из решений получаем одно и то же значение условного риска, так что не важно, как будет разрешена эта неопределенность. Вообще говоря, данная проблема разрешения неопределенности при непрерывных функциях плотности условного распределения является чисто теоретической задачей. [37]

Более того, использование этой оценки для получения разделяющих функций р ( х о -) Р ( ог) приводит к простому способу получения полиномиальных разделяющих функций. [38]

Разделение двух множеств одной плоскостью ( а и сложной поверхностью ( о. [39]

Если рассматривать пространство наблюдений, то задача построения разделяющей функции тем проще, чем дальше расположены друг от друга области, подлежащие разделению. [40]

Вьщеление и выбор существенных признаков упрощает реализацию сформированной разделяющей функции и последующее проведение дискриминантного анализа, а в некоторых случаях позволяет определить комоинацию признаков, минимизирующих ошибку классификации. [41]

Математически задача классификации может быть сформулирована с помощью разделяющей функции. XN) есть вектор замеров признаков, где N - число замеров. [42]

Вероятность ошибки для задачи с четырьмя классами. [43]

Эти функции без дальнейшей коррекции используются в качестве кусочно-линейной разделяющей функции. SM, описанная процедура эквивалентна приАгенению байесовского классификатора. Если распределения существенно отличаются между собой, то дальнейшая коррекция решающего правила может привести к уменьшению ошибки. Однако часто оказывается, что уменьшение ошибки за счет подстройки параметров V и и0 относительно невелико. [44]

В задачах с отсутствием разделяемости часто предполагалось использовать более сложные разделяющие функций и более сложные, иногда составленные случайным образом сети пороговых элементов. К сожалению, анализ таких сетей является чрезвычайно сложной задачей. В работе Хокинса ( 1961) дан хороший обзор трудов, посвященных проблеме обучения в системах, построенных на основе сетей пороговых элементов, а Минский и Селфридж ( 1961) проводят критический анализ этих работ. [45]

Страницы: 1 2 3 4