?
An approach to automation of user's profile analysis
P. 461-467.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 4 С. 37-55
В статье дается краткое введение в ансамбли классификаторов в машинном обучении и описывается алгоритм, повышающий качество классификации за счет рекомендации классификаторов объектам. Гипотеза, заложенная в основу алгоритма, состоит в том, что классификатор скорее правильно классифицирует объект, если он правильно предсказал метки соседей этого объекта из обучающей выборки. Автор иллюстрирует принцип алгоритма на простом примере и ...
Добавлено: 7 декабря 2015 г.
Birkhauser/Springer, 2017
Добавлено: 18 сентября 2017 г.
Власенко Д. В., Заикин А. А., Захаров Д. Г., Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика 2023 Т. 31 № 5 С. 661-669
Поскольку мозг — это чрезвычайно сложная гиперсеть взаимодействующих между собой макроскопических подсетей, проведение полномасштабного анализа его активности представляется труднейшей задачей. Тем не менее эту задачу можно существенно упростить, анализируя соответствие различных паттернов макроскопической активности мозга, например, на снимках функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), выполнению тех или иных когнитивных задач или патологическим состояниям.
Цель данной работы — предложить ...
Добавлено: 4 октября 2023 г.
Аксиотис В. А., Харитонова А. А., Видяйкина А. А. и др., В кн. : Материалы Международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2022». : М. : МАКС Пресс, 2022. С. 1-2.
Многочисленные современные исследования направлены на создание инструмента, эффективного в классификации и распознавании эмоций и их лицевых экспрессий на основе электромиографии (ЭМГ). Ведутся технологические разработки в области виртуальной реальности, позволяющие оптимизировать человеко-компьютерное взаимодействие. На основании результатов изменения электрической активности мышц выносится суждение о лицевой экспрессии, которая, предположительно, отражает эмоциональное состояние человека. В данном исследовании представлены результаты ...
Добавлено: 26 октября 2022 г.
D. V. Vlasenko, A. A. Zaikin, D. G. Zakharov, Izvestiya Vysshikh uchebnykh zavedeniy. Prikladnaya nelineynaya dinamika 2023 Vol. 31 No. 5 P. 661-669
Добавлено: 11 марта 2024 г.
Китов В. В., Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО 2016 № 4 С. 22-26
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода. ...
Добавлено: 23 августа 2016 г.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Булычев А. В., Сомов О. Д., В кн. : Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. : Ростов н/Д : Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2018. С. 94-102.
В процессе разработки информационной системы для логистических перевозок возникает необходимость в определении первоначального рейтинга нового перевозчика в рамках головной компании. Наличие рейтинга помогает точнее осуществлять формирование заказов и строить прогнозы его взаимодействия с головной компанией в будущем ...
Добавлено: 3 сентября 2019 г.
Игнатов Д. И., Жук Р. В., Konstantinova N., , in : Proceedings of The 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2014, 11-14 August 2014 Warsaw, Poland. : Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014. P. 474-480.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Кашницкий Ю. С., Кузнецов С. О., , in : CLA 2016: Proceedings of the Thirteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 1624.: M. : Higher School of Economics, National Research University, 2016. Ch. 19. P. 189-202.
Nowadays decision tree learning is one of the most popular classification and regression techniques. Though decision trees are not accurate on their own, they make very good base learners for advanced tree-based methods such as random forests and gradient boosted trees. However, applying ensembles of trees deteriorates interpretability of the final model. Another problem is ...
Добавлено: 6 октября 2016 г.
Springer Publishing Company, 2020
Добавлено: 3 ноября 2020 г.
Yu. A. Dubnov, Automation and Remote Control 2019 Vol. 80 No. 3 P. 502-512
The problem of binary classification is considered, an algorithm for its solution is proposed, based on the method of entropy-based estimation of the decision rule parameters. A detailed description of the entropy-based estimation method and the classification algorithm is given, the advantages and disadvantages of this approach are described, the results of numerical experiments and ...
Добавлено: 19 ноября 2019 г.
Феста Ю. Ю., Воробьев И. А., Model Assisted Statistics and Applications 2022 Vol. 17 No. 1 P. 41-49
Добавлено: 13 апреля 2022 г.
Суворова А. В., Смирнова К. Р., Будин Е. А. и др., Компьютерные инструменты в образовании 2018 № 3 С. 49-64
В статье описывается студенческий исследовательский проект по предсказанию класса поста в социальной сети на основе его текстового содержания. Обсуждаются особенности проекта как составной части траектории обучения методам анализа данных, в том числе, методам и инструментам анализа текста, часто не включаемым в курсы по машинному обучению. Описана постановка задачи, этапы ее решения, последовательность рассмотрения новых методов ...
Добавлено: 28 января 2019 г.
Кашницкий Ю. С., Кузнецов С. О., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2016). : M. : [б.и.], 2016. P. 105-112.
Decision tree learning is one of the most popular classifica- tion techniques. However, by its nature it is a greedy approach to finding a classification hypothesis that optimizes some information-based crite- rion. It is very fast but may lead to finding suboptimal classification hy- potheses. Moreover, in spite of decision trees being easily interpretable, ensembles ...
Добавлено: 6 октября 2016 г.
Durandin O., Hilal N., Strebkov D. и др., , in : Proceedings of the ISMW-FRUCT 2016. : [б.и.], 2016. P. 90-93.
Добавлено: 17 января 2017 г.
A proposal for a new method of classification of objects of various nature, named “2”-soft classification, which allows for referring objects to one of two types with optimal entropy probability for available collection of learning data with consideration of additive errors therein. A decision rule of randomized parameters and probability density function (PDF) is formed, ...
Добавлено: 26 мая 2017 г.
, in : 2017 10th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP). : IEEE, 2017. P. 31-38.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Мороз А. С., Пашахин С. В., Кольцов С. Н., , in : Networks in the Global World V: Proceedings of NetGloW 2020. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 181.: Springer, 2021. P. 180-195.
Добавлено: 22 сентября 2020 г.
Крылов В. В., Крылов С. В., Journal of Physics: Conference Series 2018 Т. 1117 № conference 1
В этой публикации проведен анализ ESN классификаторов. Найдена причина низкой точности классификации - несбалансированные классы. Предложен метод для решения этой проблемы. Матрицы ошибок до и после применения метода на задаче обнаружения мошенничества показывают, что метод отлично работает. ...
Добавлено: 15 ноября 2018 г.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Елисеев Д. А., Романов Д. А., Открытые системы. СУБД 2018 № 2 С. 42-44
В сфере госзакупок обращаются огромные денежные средства, и сегодня прикладываются большие усилия для обеспечения мониторинга процесса выполнения контракта — своевременное управление рисками может позволить сэкономить миллиарды рублей. Точная модель автоматизированной оценки рискованности государственных контрактов, построенная на базе алгоритмов машинного обучения, может помочь повысить эффективность государственных закупок. ...
Добавлено: 19 декабря 2018 г.