всего просмотров: 1543
Оценка читателей: голосов 0
1. Anderson T.W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 3rd Ed. N.Y.: John Wiley & Sons, Inc. 2003.
2. Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. Адаптивный байесов подход // Пробл. передачи информации. 1970. Т. 6. Вып. 1. С. 52–59.
3. Зенков В.В. Аппроксимация дискриминантных функций в окрестности нулевых значений // Изв. АН СССР. Технич. кибернетика. 1973. № 2. С. 152–156.
4. Зенков В.В. Использование взвешенного метода наименьших квадратов при аппроксимации дискриминантной функции цилиндрической поверхностью в задачах классификации // АиТ. 2017. № 9. С. 145–158.
5. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd Ed. Berlin: Springer, 2009. https://www.twirpx.com/file/648724/
6. Niculescu-Mizil A., Caruana R. Predicting Good Probabilities with Supervised Learning // Proc. 22nd Int. Conf. on Machine Learning. ICML’05. Bonn, Germany. August 07–11, 2005. P. 625–632. http://www.cs.cornell.edu/˜alexn/papers/calibration.icml05.crc.rev3.pdf
7. Bella A., Ferri C., Hern´andez-Orallo J., Ram´ırez-Quintana M. Calibration of Machine Learning Models // Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques. IDI. 2010. P. 19. http://users.dsic.upv.es/˜flip/papers/BFHRHandbook2010.pdf
8. Зенков В.В. Машинное обучение. Метод аппроксимации дискриминантной функции и два способа оценки апостериорных вероятностей классов в задаче классификации // Матер. 10-й Междунар. конф. “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD’2017, 2–4 октября 2017 г. Москва, Россия). Т. II. С. 395–398.
9. Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf
10. Мерков А.Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. М.: URSS, 2011. http://www.recognition.mccme.ru/pub/RecognitionLab.html/slbook.pdf
11. Ануфриев И.Е., Смирнов А.Б., Смирнова Е.Н. MATLAB 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. http://fileskachat.com/file/31353_4197b1d0a54318bac8271e5daca525b0.html
12. Зенков В.В. Программа для построения по обучающей выборке с учителем аппроксимации дискриминантной функции с большей точностью в окрестности нулевых значений. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2017660808. 2017.
13. Зенков В.В. Оценка апостериорной вероятности класса в точке по аппроксимации одной дискриминантной функции. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2017660807. 2017.
14. Данные для задания на ТМШ 2014. http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/e1/School-VI-2014-task-3.rar