С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Анализ методов настройки параметров машин опорных векторов: магистерская диссертация: 01.04.02
Авторы: Алехина Анастасия Михайловна
Научный руководитель: Кадырова Наталья Олеговна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2016
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Статистический анализ; Эмпирические формулы; Распознавание образов — Статистическая теория; задача бинарной классификации; машина опорных векторов; градиентный метод настройки; стратегия вложенного перевыбора
УДК: 519.23(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 01.04.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-1401
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика