Цель исследования состоит в изучении особенностей построения машины опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) на основе алгоритмов пошагового обучения и реализации Incremental Updating (IU) алгоритма для решения задачи бинарной классификации. Исходя из поставленной цели, решаются следующие задачи: 1. Изучить научные статьи по теме исследования; 2. Описать теоретическую основу SVM-подхода, выделить его преимущества; 3. Выделить преимущества пошагового обучения SVM; 4. Описать IU-алгоритм: его идею, этапы и особенности; 5. Реализовать IU-алгоритм на языке Python, провести отладку программы; 6. Проверить работу реализованного IU-алгоритма на модельных данных; 7. Описать этапы построения SVM, привести примеры построения машин на реальных данных из репозитория; 8. Проанализировать полученные результаты классификации, сравнить их с результатами из источников, сделать выводы об эффективности применения IU-алгоритма для задач бинарной классификации. Объектом исследования являются SVM-алгоритмы пошагового обновления в машинном обучении. Предметом исследования является IU-алгоритм для решения задачи бинарной классификации. В качестве методов исследования выступили классические методы учебных дисциплин: алгебры, математической статистики, методов оптимизации, программирования. Полученные в ходе исследования результаты позволили оценить эффективность применения алгоритмов пошагового обучения, в частности IU-алгоритма, для решения задач бинарной классификации.

The purpose of the research is to study the features of building a support vector machine (SVM) based on incremental updating (IU) algorithms and the implementation of an IU-algorithm to solve the binary classification problem. Based on this purpose, The following tasks need to be solved: 1. Study scientific articles on the research topic; 2. Describe the theoretical basis of the SVM, highlight its advantages; 3. Highlight the benefits of incremental learning for SVM; 4. Describe the IU-algorithm: its idea, stages and features; 5. Implement the IU-algorithm in Python, debug the program; 6. Check the results of the implemented IU-algorithm’s work on model data; 7. Describe the stages of building an SVM, give examples of building machines based on real data from the repository; 8. Analyze the classification results obtained, compare them with the results from the sources, draw conclusions about the effectiveness of the application An IU algorithm for binary classification problems. The object of the study is SVM-algorithms for incremental updating in machine learning. The subject of the study is an IU-algorithm for solving binary classification problems. Classical methods of academic disciplines were used as research methods: algebra, mathematical statistics, motor optimization, programming. The results obtained in the course of the study made it possible to evaluate the effectiveness of incremental learning algorithms, in particular the IU-algorithm, for solving binary classification problems.

• SVM-алгоритм пошагового обучения для задачи бинарной классификации
  • Введение
  • 1. Постановка задачи
  • 2. Описание IU-алгоритма
  • 3. Результаты работы реализации IU-алгоритма на модельных данных
  • 4. Результаты работы реализации IU-алгоритма на реальных данных
  • 5. Анализ результатов экспериментальных исследований
  • Выводы
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Код реализованного IU-алгоритма