04.07 Рубрики: Кл.слова (ненормированные): случайные леса деревьев решений -- масштабирование переменных невязки -- метод опорных векторов -- нелинейный разделитель -- дерево решений Аннотация: Деревья решений с одномерными разделителями, применяемые при обработке разреженных данных большой размерности, характеризуются низкой вычислительной эффективностью. Деревья решений с многомерными разделителями обладают большей выразительной способностью при классификации данных, но переобучаются на небольших выборках. В статье предложен метод обучения деревьев с многомерными нелинейными разделителями, который повышает точность классификации на наборах изображений и текстов. Это достигается за счет совместной оптимизации расстояния от объектов обучающей выборки до разделяющей поверхности и критерия неоднородности данных при построении каждого узла дерева. Эффективность метода подтверждается результатами тестов. Доп. точки доступа: Экз-ры полностью У3758/2022/3 Имеются экземпляры в отделах:
всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)Переход по DOI Григорьев, Олег Георгиевич. Определение лингвистических показателей сетевого социально-политического дискурса с помощью интеллектуального анализа текстов / О. Г. Григорьев, А. А. Чуганская, М. А. Станкевич. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений / "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр (Москва). - Москва. - 2022. - N 1. - с. 35-44 Методы кросс-языкового поиска тематически похожих нормативно-правовых документов на основе машинного обучения / В. В. Жебель, Д. А. Девяткин, Д. В. Зубарев, И. В. Соченков. - Текст : непосредственный // Искусств. интеллект и принятие решений / "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр (Москва). - Москва. - 2022. - N 2. - с. 27-35 Девяткин, Дмитрий Алексеевич. Построение ансамблей деревьев решений с использованием линейных и нелинейных разделителей : специальность 2.3.5 (05.13.11) - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук / Девяткин Дмитрий Алексеевич, 2022. - 25 с. - Текст : непосредственный. Девяткин, Дмитрий Алексеевич. Метод обучения деревьев решений с нелинейными разделителями / Д. А. Девяткин, О. Г. Григорьев. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.96-105 Девяткин, Дмитрий Алексеевич. Ментальные действия и предметы в пространстве научного дискурса / Д. А. Девяткин, Ю. М. Кузнецова. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений / "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр (Москва). - Москва. - 2020. - N 1.- С.60-69 Турдаков, Денис Юрьевич. Доверенный искусственный интеллект: вызовы и перспективные решения / Д. Ю. Турдаков, А. И. Аветисян, К. В. Архипенко, А. В. Анциферова [и др.]. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2022. - Т. Т.508(Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения). - с. 13-18 Искусственный интеллект и когнитивное моделирование: творческое наследие Г.С. Осипова / О. Г. Григорьев, Д. А. Девяткин, А. И. Молодченков [и др.]. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений / "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр (Москва). - Москва. - 2023. - N 4.- С.3-15 Исследование речевых жанров научного академического текста методами искусственного интеллекта / Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова [и др.]. - Текст (визуальный) : непосредственный // Язык и искусственный интеллект : сборник статей по итогам конференции "Лингвистический форум 2020: язык и искусственный интеллект" / Институт языкознания РАН. - Москва : Издательский дом ЯСК, 2023.- С.107-141 Искусственный интеллект. Применение для CIM. Системы управления и моделирования на базе знаний / ВЦП.Минская ред. - 15 c. - Текст : непосредственный. ЭВМ пятого поколения / ТПП СССР. Приморское отд-ние. - 38 c. - Текст : непосредственный. Искусственный интеллект. Применения в CIM. Гл.11.Управляющие экспертные системы. Базы данных и базы знаний в УЭС / ВЦП.Минская ред. - 32 c. - Текст : непосредственный. Кузнецов С.О. Теория машинного обучения в решетках формальных понятий : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук :05.13.17 / С. О. Кузнецов, 2002. - 41 с. - Текст : непосредственный. Asker L. Partial explanations as a basis for learning : Diss. / L.Asker, 1994. - 151 p. - Текст : непосредственный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный. Neural networks and machine learning : Proc.of the NATO advanced study inst.on generalization in neural networks and machine learning, Cambridge,U.K., Aug.4-15, 1997 / сост.ed. C. M. Bishop, 1998. - XII,353 p. p. - Текст : непосредственный. ACM Transactions on Computational Logic. - Журнал выходит с 2000г. - Текст : непосредственный. Городецкий В.И. Индуктивное обучение (логико-алгебраический подход) / В.И.Городецкий,О.В.Карсаев, 1991. - 59 с. - Текст : непосредственный. Титов И.А. Построение пространств свойств на основе вероятностных моделей для задач предсказания структур : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / И. А. Титов, 2006. - 16 с. - Текст : непосредственный. Планирование эксперимента и обучение компьютерных программ / В. И. Гуренцов, 2006. - 8 с. - Текст : непосредственный. Стратегия конструирования интеллектуальных информационных систем / В. Х. Федотов, Н. В. Новожилова, 2008. - 487 с. - Текст : непосредственный. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Соколова С.П. Интеллектуальные информационные системы на основе иммунокомпьютинга : учеб. пособие / С. П. Соколова, Л. А. Соколова, 2009. - 159 с. - Текст : непосредственный. Learning theory : 20th Annual conference on learning theory, COLT 2007, San Diego, Ca, USA; June 13-15, 2007: proceedings / ed.: N. Bshouty, C. Gentile, 2007 r=on-line. Algorithmic learning theory : 18th International conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007: proceedings / ed. M. Hutter [et al.], 2007 r=on-line. Machine learning and knowledge discovery in databases : european conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008: proceedings, part 1 / ed. W. Daelemans [et al.], 2008 r=on-line. Machine learning and knowledge discovery in databases : european conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008: proceedings, part 2 / ed. W. Daelemans [et al.], 2008 r=on-line. Algorithmic learning theory : 19th International conference, ALT 2008, Budapest, Hungary, October 13-16, 2008: proceedings / ed. Y. Freund [et al.], 2008 r=on-line. Показать все результаты Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный. Machine learning, meta-reasoning and logics / сост.ed. P. B. Brazdil, сост.ed. K. Konolige, 1990. - XX,328 p. p. - Текст : непосредственный. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Vovk V. Algorithmic learning in a random world / V. Vovk, A. Gammerman, G. Shafer, 2005 r=on-line. Machine learning in computer vision / N. Sebe [et al.], 2005 r=on-line. Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. Bandyopadhyay S. Classification and learning using genetic algorithms : applications in bioinformatics and web intelligence / S. Bandyopadhyay, S. Pal, 2007 r=on-line Gong Y. Machine learning for multimedia content analysis / Y. Gong, W. Xu, 2007 r=on-line. Camastra F. Machine learning for audio, image and video analysis : theory and applications / F. Camastra, A. Vinciarelli, 2008 r=on-line. Steinwart I. Support vector machines / I. Steinwart, A. Christmann, 2008 r=on-line. Raedt L. Logical and relational learning / L. Raedt, 2008 r=on-line. Machine learning : modeling data locally and globally / K. Huang [et al.], 2008 r=on-line. Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. Adaptive agents and multi-agent systems II : adaptation and multi-agent learning / ed. D. Kudenko [et al.], 2005 r=on-line. Anticipatory behavior in adaptive learning systems : from brains to individual and social behavior / ed. M. V. Butz [et al.], 2007 r=on-line. Jensen R. Computational intelligence and feature selection : rough and fuzzy approaches / R. Jensen, Q. Shen, 2008 r=on-line. - Текст : электронный. Active conceptual modeling of learning : next generation learning-base system development / eds. P. P. Chen, L. Y. Wong, 2008 r=on-line. Butz M.V. Rule-based evolutionary online learning systems : a principled approach to LCS analysis and design / M. V. Butz, 2006 r=on-line. Jin Y. Multi-objective machine learning / Y. Jin, 2006 r=on-line. Показать все результаты Кузнецов С.О. Теория машинного обучения в решетках формальных понятий : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук :05.13.17 / С. О. Кузнецов, 2002. - 41 с. - Текст : непосредственный. Мерцалов А.А. Программное инструментальное средство для разработки систем поддержки принятия решений на основе лингвистических моделей : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.11 / А. А. Мерцалов, 2003. - 22 с. - Текст : непосредственный. Хованов К.Н. Комплекс алгоритмов генерации композиций для построения систем поддержки принятия решений : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.11 / К. Н. Хованов, 2004. - 17 с. - Текст : непосредственный. Филиппов С.Ж. Параметрическая идентификация систем поддержки принятия решений на основе параллельных генетических алгоритмов : автореф. дис. .. канд. техн. наук : 05.13.01 / С. Ж. Филиппов , 2003. - 16 с. - Текст : непосредственный. Asker L. Partial explanations as a basis for learning : Diss. / L.Asker, 1994. - 151 p. - Текст : непосредственный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H.H.Ehrenburg,H.A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Evolution and learning in multiagent systems : Papers presentd in the symp.Stanford(Ca),25-27 Mar.1996 / Ed. S. Sen, 1998. - 141 p. - Текст : непосредственный. Hummel B. Generierung von Induktionsformeln und Generalisierung beim automatischen Beweisen mit vollst@:andiger Induktion : Diss. / B.Hummel, 1991. - III,165 S. S. - Текст : непосредственный. Machine learning-EWSL-91 : European working sess.on learning PortoMarch 6-8,1991:Proc. / Ed. K. Kodratoff, 1991. - 537 p. - Текст : непосредственный. Neural networks and machine learning : Proc.of the NATO advanced study inst.on generalization in neural networks and machine learning, Cambridge,U.K., Aug.4-15, 1997 / сост.ed. C. M. Bishop, 1998. - XII,353 p. p. - Текст : непосредственный. Machine learning, meta-reasoning and logics / сост.ed. P. B. Brazdil, сост.ed. K. Konolige, 1990. - XX,328 p. p. - Текст : непосредственный. Cetnarowicz K. Problemy projektowania i realizacji systemow wieloagentowych / K.Cetnarowicz, 1999. - 143 s. - Текст : непосредственный. Klowledge acquisition : Selected research and commentaryA special issue of Machine learning on knowledge acquisition / ed. S. Marcus, 1990. - 148 p. - Текст : непосредственный. Ватлин С.И. Проблема обучения понятиям в адаптивных системах искусственного интеллекта / С.И.Ватлин,В.В.Краснопрошин, 1991. - 44 с. - Текст : непосредственный. Agent systems, mobile agents, and applications : Second Intern. symp. on agent systems a. applications a. fourth Intern. symp. on mobile agents, ASA/MA 2000, Zurich, Switzerland, Sept.13-15, 2000Proc. / ASA 2000, 2000. - XII,274 p. p. - Текст : непосредственный. Городецкий В.И. Индуктивное обучение (логико-алгебраический подход) / В.И.Городецкий,О.В.Карсаев, 1991. - 59 с. - Текст : непосредственный. Модели и комплексы программ для развития систем управления знаниями : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / О. Г. Инюшкина, 2005. - 19 с. - Текст : непосредственный. Титов И.А. Построение пространств свойств на основе вероятностных моделей для задач предсказания структур : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / И. А. Титов, 2006. - 16 с. - Текст : непосредственный. Извлечение знаний из данных. Компьютерное познание. Модели когнитивных процессов : монография / Е. Е. Витяев, 2006. - 293 с. - Текст : непосредственный. Планирование эксперимента и обучение компьютерных программ / В. И. Гуренцов, 2006. - 8 с. - Текст : непосредственный. Показать все результаты Искусственный интеллект и принятие решений. - Журнал, 2022г. № 3. - Текст : непосредственный. Городецкий, Владимир Иванович. Наука о данных: методология, основные направления, проблемы и перспективы / В. И. Городецкий. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.3-20 Нейро-символический искусственный интеллект в коллаборативных системах поддержки принятия решений / А. В. Смирнов, А. В. Пономарев, Н. Г. Шилов, Т. В. Левашова. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3. - с. 36-50 Кобринский, Борис Аркадьевич. Интеллектуальные рекомендательные системы для медицины: особенности и ограничения / Б. А. Кобринский. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.51-62 Басков, Олег Владимирович. Сужение множества Парето на основе информации о нечетком отношении предпочтения второго порядка. Описание алгоритма / О. В. Басков. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.63-71 Девяткин, Дмитрий Алексеевич. Метод обучения деревьев решений с нелинейными разделителями / Д. А. Девяткин, О. Г. Григорьев. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.96-105 Арлазаров, Владимир Викторович. Методы комбинирования множественных результатов распознавания текста / В. В. Арлазаров. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений. - Москва. - 2022. - N 3.- С.106-116 Заказать
Заказ фрагмента документа ₽
Приложение
для Android