Details
| Title | Обобщение IU-алгоритма для 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_01 «Математическое моделирование и искусственный интеллект» |
|---|---|
| Creators | Добрецова Елизавета Викторовна |
| Scientific adviser | Кадырова Наталья Олеговна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машиное обучение ; регрессия ; машина опорных векторов ; SVM ; он-лайн обучение ; IU-алгоритм восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь ; machine learning ; regression ; support vector machine ; on-line support vector machine regression ; iu-algorithm of regression recovery with epsilon-insensitive loss function |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 01.03.02 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5113 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\30259 |
| Record create date | 7/10/2024 |
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 |
В данной работе рассмотрен и изучен метод решения задачи восстановления однофакторной регрессии с использованием IU-алгоритма, являющегося обобщением IU-алгоритма для решения задачи бинарной классификации. Представлены основные концепции в области обучения машин опорных векторов. Рассмотрен IU-алгоритм решения задачи бинарной классификации, а также подробно исследовано и изучено обобщение данного алгоритма применительно к задаче восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь. Проведены численные эксперименты для построения прогноза истинной зависимости на модельных данных.
In this paper, a method for solving the problem of recovering one-factor regression using the IU algorithm, which is a generalization of the IU algorithm for solving the problem of binary classification, is considered and studied. Basic concepts in the field of training support vector machines are presented. The IU algorithm for solving the binary classification problem is considered, and the generalization of this algorithm in relation to the problem of regression recovery with an epsilon-insensitive loss function is examined and studied in detail. Numerical experiments were carried out to predict the true dependence on model data.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. МЕТОД ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РЕГРЕССИИ
- 1.1 Общая постановка задачи обучения с учителем
- 1.2 Структурная минимизация риска
- 1.3 Метод опорных векторов
- 1.4 Постановка задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь
- Глава 2. IU-АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ МАШИНЫ ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ
- 2.1 IU-алгоритм решения задачи бинарной классификации
- 2.2 Обобщение IU-классификации для задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь
- 2.2.1 Описание IUR-алгоритма
- Глава 3. ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
- 3.1 Данные без шума
- 3.2 Зашумленные данные
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Приложение 1. Блок-схема IU-алгоритма для решения задачи восстановления регрессии с эпсилон-нечувствительной функцией потерь
Access count: 4
Last 30 days: 2
