Details
| Title | Анализ методов настройки параметров машин опорных векторов: магистерская диссертация: 01.04.02 |
|---|---|
| Creators | Алехина Анастасия Михайловна |
| Scientific adviser | Кадырова Наталья Олеговна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2016 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | Статистический анализ ; Эмпирические формулы ; Распознавание образов — Статистическая теория ; задача бинарной классификации ; машина опорных векторов ; градиентный метод настройки ; стратегия вложенного перевыбора |
| UDC | 519.23(043.3) |
| Document type | Master graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Master |
| Speciality code (FGOS) | 01.04.02 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-1401 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\37456 |
| Record create date | 3/14/2017 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Магистерская работа посвящена анализу методов настройки машин опорных векторов. Для решения поставленной задачи рассмотрены несколько подходов, реализованы и исследованы два альтернативных метода настройки гиперпараметров SV-классификатора: одним из них выбран метод поиска с чередующимися окрестностями, свободный от существования производных, другим - градиентный метод, требующий вычисления градиента валидационной функции. В качестве валидационной функции использовалась доля ошибочно классифицированных образцов. Для корректности оценки качества построенной модели применялась стратегия вложенного перевыбора. Продемонстрирована эффективность применения исследуемых методов настройки параметров для модельных данных и эталонных данных различной природы, также даны рекомендации по выбору начального приближения для оптимизационного процесса настройки. В работе выработана эффективная методика построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 862
Last 30 days: 0
