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 | |
| 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 |
| Дата создания записи | 07.08.2023 |
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 |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 23
За последние 30 дней: 0
