Детальная информация

Название: Обобщение SMO-алгоритма для решения задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_04 «Биоинформатика»
Авторы: Ивакин Алексей Борисович
Научный руководитель: Кадырова Наталья Олеговна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2023
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; регрессия; машина опорных векторов; svm; алгоритм smo восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь; machine learning; regression; support vector machine; smo regression recovery algorithm with epsilon–insensitive loss function
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-4593
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\25350

Разрешенные действия:

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

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе рассмотрен подход к решению задачи восстановления регрессии с использованием SMO-алгоритма. Даны основные понятия в области обучения машины опорных векторов. Подробно рассмотрено и реализовано обобщение SMO-алгоритма для решения задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь. Проведены численные эксперименты по построению прогноза истинной зависимости на данных модельных и реальных данных.

This paper considers the approach to solving the regression reconstruction problem using the SMO-algorithm. The basic concepts in the area of training the machine of reference vectors are given. A generalization of the SMO-algorithm for solving the regression recovery problem with an epsilon-insensitive loss function is considered and implemented. Numerical experiments to construct a true dependence prediction on model and real data are conducted.

Права на использование объекта хранения

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

Оглавление

  • Обобщение SMO-алгоритма для решения задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь
    • Введение
    • 1. Метод опорных векторов для решения задачи регрессии
    • 2. Алгоритм SMO построения машины опорных векторов
    • 3. Численные эксперименты
    • Заключение
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Псевдокод SMO-алгоритма для решения задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь

Статистика использования

stat Количество обращений: 6
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика