MUHIM OBYEKTLAR GURUHINI ANIQLASH UCHUN TIMSOLLARNI ANIQLASHNING METRIK ALGORITMLARI HAQIDA
DOI:
https://doi.org/10.65164/381qvn47Ключевые слова:
yaqin qo‘shnilar, algoritm, axborot-kommunikatsion texnologiyalar, modifikatsiya, tayanch obyektlar, halaqit obyektlar, nazorat obyektlar, tanlanma, o‘qitish masalasi, kompaktlik gipotezasiАннотация
Ushbu maqola k yaqin qo‘shnilar algoritmini ko‘plab modifikatsiyalashgan variantlari mavjudligi, uni takomillashtirish jarayonida tarkibiga qo‘shimcha parametrlar ham kiritilganligi. k yaqin qo‘shnilar algoritmining modifikatsiyalashning bir usuli kam sondagi tayanch obyektlar tashkil topgan qism to‘plamni saralab olish va aynan shu tayanch obyektlar qism to‘plami bilan nazorat obyektlarini tanib olishdan iborat ekanligi ko‘rib chiqilgan. Tayanch obyektlar qism to‘plamini saralab olishning, bir qator afzalliklari keltirib o‘tilgan. Timsollarni aniqlashning aksariyat usullari o‘quv tanlanmani barcha obyektlaridan emas, balki ma’lum bir qism obyektlaridan tanib olish jarayonida foydalananish jarayonlari keltirilgan hamda Вапник ni “Tayanch vektorlar mashinasi” (Support Vector Machines yoki SVM) misol qilib olingan. Maqolada tanib olishni amaliy masalarini yechishda sinflashtirishning metrik algoritmlaridan va pretsendent axborotlar bilan bog‘liqlikni tiklashning kombinatorik nazariyasidan keng foydalangan xolda, eng yaqin qo‘shnilar algoritimi o‘rganib chiqilgan
Библиографические ссылки
1. Воронсов К.В. Комобинаторные отценки качества обучения по претцедентам // Докл. РАН.-
2004. -Т.394, №2. –С.175-178.
2. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. –М.: Наука, 1979.
3. Ворончов К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов //
Математические вопросы кибернетики. -2004.-Т 477, № 4. –С. 231-238.
4. Загуройко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. –Новосибирск: ИМ СО РАН,
1999
