Вапник В.Н. (ред.) — Алгоритмы и программы восстановления зависимостей :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Красота

Вапник В.Н. (ред.) — Алгоритмы и программы восстановления зависимостей

Вапник В.Н. (ред.) — Алгоритмы и программы восстановления зависимостей

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Алгоритмы и программы восстановления зависимостей

Автор: Вапник В.Н. (ред.)

Аннотация:

Книга представляет собой практическое руководство, посвященное вопросам восстановления зависимостей по выборкам ограниченного объема. После изложения теоретических основ и описания алгоритмов приведены библиотеки программ распознавания образов, восстановления многомерной регрессии, решения некорректных задач интерпретации измерений, составленные на языке Фортран IV и ориентированные на машины серии ЕС. Алгоритмы созданы в соответствии с общим принципом структурной минимизации среднего риска, суть которого заключается в оптимальном соотнесении сложности приближающей функции с объемом эмпирических данных.
Книга предназначена для специалистов, занятых применением статистических методов в экономике, медицине, геологии, технике, научных исследованиях.

Язык:

Рубрика: Computer science/

Серия: Сделано в холле

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1984

Количество страниц: 815

Добавлена в каталог: 12.11.2009

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

"Истинная" классификация      6
"Обязательные" переменные      782
$\chi$ -близость функционалов      18
$\varepsilon$ -сеть множества      47 570
n-звенная кусочно-постоянная индикаторная функция      369
Абсолютная оценка величины потерь      26 27
Алгоритм восстановления плотности вероятности      691
Алгоритм ЕС (выбор оптимальной величины параметра регуляризации)      569
Алгоритм КРЕГ (кусочно-линейная регрессия)      397—398 410—414 448
Алгоритм КРЕГ-З (значение кусочно-линейной регрессии)      398—399 410—414
Алгоритм ЛИР (линейная регрессия)      389—390 410—414 447 448
Алгоритм ЛИР-З (значение линейной регрессии)      389—391 410—414 448
Алгоритм ЛИРС-З (значение линейной регрессии с селекцией)      391—393 410—414 447
Алгоритм ЛОР (локальная регрессия)      399—400 414—415 447
Алгоритм ПОР (пошаговая регрессия)      393—397 410—414 447
Алгоритм ПОР-З (значение пошаговой регрессии)      393—397 410—414
Алгоритм построения кусочно-линейного решающего правила      118 719
Алгоритм ПР (полиномиальная регрессия)      557
Алгоритм ПС (полиномиальная регрессия с селекцией)      561
Алгоритм РП (полиномиальное решение интегрального уравнения)      562
Алгоритм РПС (полиномиальное решение с селекцией)      568
Алгоритм РС (сплайн-решение интегрального уравнения)      564
Алгоритм СР (сплайн-регрессия)      558
Алгоритм СРС (сплайн-решение интегрального уравнения с селекцией)      568
Алгоритм СС (сплайн-регрессия с селекцией)      561
Алгоритм таксономии      399 433—434
Априорная информация в задачах восстановления зависимостей      27 44
Базовая конструкция      126 163 178 180 189
Байесовская оценка      714 40
Беннета неравенство      46
Бинарное описание      174
Бинарное представление      717
Бинарные признаки      717
Блок вычисления обобщенного портрета      127
Большой выброс      24
Ввод данных      171 211 213 215 424
Вектор входных параметров      724
Вектор наблюдения      6
Вектор наиболее препятствующий разделению      115 116 128 132 191
Внутренняя размерность задачи      3 105 116 122 139 140 154 175
Восстановление значений индикаторной функции      373
Восстановление значений регрессии в заданных точках      734
Восстановление значений функций в заданных точках      82 120 195 231 329 387 388
Восстановление функции      387
Восстановление функции плотности распределения вероятности      32 688 714 747
Вспомогательные алгоритмы комплекса ОР      127 159 164 205 214 220
Вторичная регрессия      729
Выбор оптимального числа членов разложения      744
Выбор пространства описания      718
Выборка      7 16
Выборка обучающая      114 119 401 711
Выборка пар      7 9 387
Выборка полная      82 122 154 156 195
Выборка рабочая      82 120 154 401 721
Выборка экзаменационная      401
Вычисление матрицы системы уравнений, соответствующей интегральному уравнению I рода      624
Гарантированная оценка      25 27 557 559
Гиперплоскость, "близкая к оптимальной"      115
Главные компоненты      389 429—430
Гливенко — Кантелли теорема      33
Градации      124 159 164
Гребневая оценка      527 528 571 735
Группа выделенных векторов      127 132 133 142 143 269
Группа выделенных пар векторов      127—129 132 134—137 143
Двухуровневая процедура минимизации      58
Двухэтапный алгоритм восстановления плотности вероятности      691
Декорреляция выборки      690 747
Диагностика ошибок      185—189 205 532 613 694
Диаметр множеств      116 121 140
Дискретная форма представления признака      205
Дискретное значение признака      159 164 206
Дискретное описание объекта      172
Дискриминантная функция      529
Дублирующие векторы      137 138
Емкость множества индикаторных функций      50
Емкость множества произвольных функций      51 387 389
Заголовок массива      203 208
Задача восстановления зависимости по эмпирическим данным      17
Задача восстановления плотности распределения      32 688 714 747
Задача восстановления полиномиальной регрессии      67
Задача восстановления производных      15
Задача восстановления регрессии      9 10 17 387 710
Задача выбора оптимальной сложности модели      710
Задача идентификации линейных объектов      14
Задача интерпретации результатов косвенных экспериментов      11 17 710
Задача интерпретации результатов прямых экспериментов      9 11
Задача корректная по Адамару      12
Задача минимизации среднего риска по эмпирическим данным      11 16
Задача обучения распознаванию образов      8 17 710 711 714
Задача таксономии      101
Зафиксированные переменные      413
Значимость признака      768
Значимые Признаки      712
Идентифицирующий (связанный) номер вектора      403—405 424
Индексация векторов рабочей выборки      121
Индикаторные функции      8
Информативные векторы      110 116 117 128 136 140 142 185 269
Исходное представление объекта      172
Качество приближения регрессии      11 564
Качество разделяющей гиперплоскости      117 139
Качество решающего правила      7
Квадратичная форма      11 110 114 131
Классификация векторов рабочей выборки      156 373
Классификация наблюдений      6
Классы эквивалентности      84 88
Комбинированная структура      71
Константа неразделимости      131 147 156 158 167 168 196
Константа регуляризации      527 570 745
Корректность по Адамару      12
Крайние векторы      110
Критерий неразделимости множеств      111
Кубические сплайны      558 745
Кубическое сплайн-приближение регрессии      558
Кусочно-линейная разделяющая поверхность      118 149 157 196 226 306
Кусочно-линейные решающие правила      94 719
Кусочно-линейные функции      96
Кусочно-линейный алгоритм распознавания образов      143
Кусочно-полиномиальная функция      558
Кусочно-постоянные решающие правила      367 723
Линейные дискриминантные функции      53 529
Линейные по параметру индикаторные функции      80
Локально-линейные алгоритмы      99 100
Локально-линейные алгоритмы восстановления регрессии      399
Локально-линейные алгоритмы распознавания образов      120
Локально-линейные решающие правила      87 120 152 157 200 230 317
Малая выборка      55
Маска векторов      170 203 206 220 407 413 439 756
Маска переменных      407 413 439
Маска признаков      170 206 221 756
Маски      164 170 203 206
Матрица ковариации помехи      747
Матрица наблюдений      403
Метод Байеса      40
Метод максимума правдоподобия      49
Метод минимизации эмпирического риска      36 42
Метод последовательного улучшения оценки      121
Метод регуляризации Тихонова, А.Н.      569 612
Метод сопряженных градиентов      111 130 191 253
Метод сопряженных градиентов модифицированный      112
Метод структурной минимизации риска      57 119 690 709
Методы непараметрической статистика      35
Методы параметрической статистики      35
Метрика       19
Метрика C      19
Минимальная $\varepsilon$ -сеть множества      47
Минимизация среднего риска по эмпирическим данным      16 23 42
Множества векторов, разделимые ориентированной гиперплоскостью      108
Множитель Лагранжа      527
Модифицированный метод сопряженных градиентов      112
Надежность минимизации риска      18

Надежность оценки      140
Независимые переменные      401 407
Некорректно поставленная задача      13 689 711
Нелинейная регрессия      726 729 734
Нелинейные решающие правила      715
Неравенство Беннета      46
Неравенство Хёфдинга      26 44 46
Неравенство Чебышева      24
Неразделимые множества      111
Нецелесообразность построения обобщенного портрета      129 134 137
Нормальная система алгебраических уравнений      566
Обмен данными      171 174
Обобщенный портрет      107 108 113 126 136 190—193 765
Обратная задача спектроскопии      13 14
Обратная ковариационная матрица      690
Обратная пошаговая процедура      118 144 145 193
Обучающая последовательность (выборка)      7 114 119 128 154 157 198 201 401 711 721
Объединение массивов      202 215 344
Ограничительные параметры      164 165 204 205
Ожидаемая величина среднего риска      528
Ожидаемая вероятность ошибки      529
Операции с векторами в свернутом представлении      176
Описание файлов      171 211 215
Оптимальная окрестность      152
Оптимальная разделяющая гиперплоскость      108 115 142
Оптимальное значение параметра регуляризации      137 612
Оптимальное подпространство признаков      117 143 193 225 201
Оптимальное разбиение признака на градации      123 159 205 209 220 350 357
Оптимальное число сопряжений сплайна      566
Оптимальный элемент таксонной структуры      150
Ориентированная гиперплоскость      108
Основной алгоритм      128 136 137
Основные алгоритмы комплекса      126 163 232
Осредненный сплайн      560 567
Относительный объем выборки      55
Оценивание функции плотности вероятности      688
Оценка "скользящий контроль"      60 451 117 142 193 225 285
Оценка гребневая      527 528 571 735
Оценка качества восстановленных значений      388 389 393 396 398
Оценка качества приближенного решения      11 564 570
Оценка коэффициентов регрессии      528
Оценка относительной величины дисперсии      25 27
Оценка относительной величины дисперсии потерь для нормального распределения      28
Оценка относительной величины дисперсии потерь для равномерного распределения      29
Оценка относительной величины дисперсии потерь для распределения Лапласа      30
Оценка распределений вероятности дискретной случайной величины методом Байеса      40
Оценка распределений вероятности дискретной случайной величины методом максимума правдоподобия      40
Оценки вероятности ошибочной классификации      116 118 119 120 122 123 138 139 184
Оценки среднего риска при восстановлении регрессии      387 389 392 396 398 400
Ошибка классификации      6
Ошибки при выполнении программ      185—189 205 532 613 694
Параметр регуляризации      137 527 570 612 745
Переиндексация векторов рабочей выборки      155 196
Переменная регрессии      401 407 724 752
Плотность вероятности      688
Подготовка данных      213
Полиномиальное приближение регрессии      557
Полиномы Чебышева      557 562 616
Полная выборка      82 122 154 156 157 195
Последовательная дихотомия      759
Последовательная минимизация      115
Построение моделей      708
Пошаговая процедура обратная      118 144 145 193
Пошаговая процедура прямая      118 144 194
Пошаговая процедура, сочетание прямой и обратной      144 146 194
Пошаговые алгоритмы восстановления регрессии      394
Признак класса      752
Признаки      124 401
Прогноз величины риска для выборок увеличенного объема      528
Пропуски в данных      753
Пространство признаков      113 117 138 174 177 181 202 247 717
Процедура "скользящий контроль"      60 527 528 529
Процедура "экзамен"      120 141 184 271 376
Процесс селекции      562 569
Прямая пошаговая процедура      118 144 145 194
Рабочая выборка      82 120 154 157 195 373 387 390 401 407 721 734 753
Равномерная по параметру сходимость средних к математическим ожиданиям      37 42
Разбиение значений признаков на градации      124 159 164
Разделимые множества      108
Разделяющая гиперплоскость      113 143
Разделяющая поверхность      118 715
Разложение по полиномам Чебышева      744
Размерность внутренняя (эффективная)      3 105 116 766
Размерность пространства признаков      719
Расстояние между выпуклыми оболочками множеств      116 117 121 140 196
Расстояние между множествами      111
Регрессия      9 723
Регрессия нелинейная      726 729 734
Рекуррентная процедура выбора оптимального элемента таксонной структуры      150
Решающее правило      6 115 120 136 163 232 712 715
Ридж-оценка      62
Риск средний      16
Риск суммарный      82
Риск эмпирический      30
Свернутое бинарное представление      755
Свернутое представление вектора      175 203 220
Свободный член в выражении для регрессии      403
Связанный (идентифицирующий) номер вектора      176 403—405 424 753
Селекция выборки      561 562 568 733
Селекция обучающей последовательности      74
Селекция полной выборки      92 374
Сервисные алгоритмы комплекса ОР      127 164 202 215 219
Скользящий контроль      60 61 117 142 193 225 285
Скользящий контроль, модифицированная процедура      117
Сложность приближающей функции      3 688 709 720 730
Совместная плотность распределения пар      8
Сочетание прямой и обратной пошаговой процедуры      144 146 194
Сплайн      558 564 745
Сплайн-регрессия      558
Сплайны фундаментальные      559 607 617
Средний риск      16 42
Статистики       63
Стохастическая зависимость      8
Структура      57 387 709 739 743
Структура комплекса "обобщенный портрет"      107 126 161 162 171
Структурная минимизация среднего риска      387
Структурная минимизация суммарного риска      90
Схема минимизации суммарного риска      82
Схема пошаговой селекции выборки      391
Таксонная структура      119 149 196—199 397 720 726 771 784
Таксоны      101 719 784
Теорема Гливенко — Кантелли      33
Теорема о равномерном относительном уклонении частот в двух подвыборках      86
Тестовые примеры      217 376 445 536 575 580 584 589 594 600 605 610 614 622 623 625 695
Типовые задания      210 214 217 377 533
Точность минимизации риска      18
Уклонение частот в двух подвыборках      86
Упорядочение множества функций по сложности      709 740
Упорядочение по норме вектора параметров      70
Упорядочение по норме решения      745
Упорядочение по числу членов разложения      69 743
Управляющая информация (данные)      137 164 165 166—169 181 207 424
Управляющая программа      136 161 162 178 185 211 222 232
Управляющие параметры      164 166 169 181 184 194 199 203 207 211 212 403 405 406 411—413 429 437
Уравнение разделяющей гиперплоскости      718
Уравнение Фредгольма I рода      13
Условия равномерной сходимости эмпирических средних к математическим ожиданиям      45 47 48 51 52 54
Устойчивость решения      12
Файл "данные"      402—404 424
Файл "таксон"      403 424 432 439
Фактор      92
Формальное описание задачи для ЭВМ      401 403 405 407
Формирование пространства признаков      717
Фундаментальные сплайны      559 607 617
Функционал среднего риска      16
Функционал эмпирического риска      30 557 563 565 566
Функция дискриминантная      529
Функция потерь      16
Функция правдоподобия      39
Функция регрессии      9 723

1 2

Реклама

© Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024

Электронная библиотека мехмата МГУ

Valid HTML 4.01!

|

Valid CSS!

О проекте