Отрывок: Основная идея метода заключается в построении гиперплоскости, ко- торая оптимальным образом разделяет объекты выборки. Алгоритм работает в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гипер- плоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше средняя ошибка классификатора [2]. Преимущества метода заключаются в следующем: - метод эффективен для данных большой размерности; - эффективен, если количество измерений превышает количество...
Название : ВЫЯВЛЕНИЕ ПРИЧИННЫХ СВЯЗЕЙ В РАНДОМИЗИРОВАННЫХ ИСПЫТАНИЯХ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Авторы/Редакторы : Орлова, Е.В.
Ключевые слова : статистический эксперимент, рандомизированное испытание, методы машинного обучения; кластеризация; классификация
Дата публикации : 2022
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Орлова Е.В. ВЫЯВЛЕНИЕ ПРИЧИННЫХ СВЯЗЕЙ В РАНДОМИЗИРОВАННЫХ ИСПЫТАНИЯХ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ/ Е.В. Орлова // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022) [Электронный ресурс] : труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. – 2022. – С. 205-209
Аннотация : Описан метод статистического эксперимента - рандомизированное испытание, который используется для тестирования эффективности решений и выбора наилучшего решения из множества возможных в условиях неоднородных статистических данных. В этом случае решение выступает в качестве фактора-причины, а эффективность функционирования объекта является фактором-следствием. Обработку результатов таких испытаний можно проводить с помощью методов машинного обучения. Применение методов машинного обучения позволит исключить возможные ложные корреляции факторов, идентифицировать истинные причинные зависимости и установить наиболее эффективное решение.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/VYYaVLENIE-PRIChINNYH-SVYaZEI-V-RANDOMIZIROVANNYH-ISPYTANIYaH-NA-OSNOVE-ALGORITMOV-MAShINNOGO-OBUChENIYa-101916
ISBN : 978-5-93424-880-3
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20230212\101916
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
978-5-93424-880-3_2022_205-209.pdf776.68 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.