-Подписка по e-mail

 

 -Поиск по дневнику

Поиск сообщений в lj_ru_ir

 -Статистика

Статистика LiveInternet.ru: показано количество хитов и посетителей
Создан: 01.12.2005
Записей: 31
Комментариев: 1
Написано: 1

Информационный поиск - LiveJournal.com


Добавить любой RSS - источник (включая журнал LiveJournal) в свою ленту друзей вы можете на странице синдикации.

Исходная информация - http://ru-ir.livejournal.com/.
Данный дневник сформирован из открытого RSS-источника по адресу /data/rss/??8ef01000, и дополняется в соответствии с дополнением данного источника. Он может не соответствовать содержимому оригинальной страницы. Трансляция создана автоматически по запросу читателей этой RSS ленты.
По всем вопросам о работе данного сервиса обращаться со страницы контактной информации.

[Обновить трансляцию]

Как учесть в классификаторе требование монотонности по отдельному параметру ?

Понедельник, 11 Декабря 2017 г. 10:06 + в цитатник
Иногда при построении классификатора (например, на базе метода SVМ) требуется обеспечить "физическое" требование монотонности изменения метки (label) при изменении значения какого-то отдельного параметра. Пример - если классификатор наличия-отсутствия диабета в зависимости от значений ряда входных параметров дал выходное значение "да" при уровне сахара 120, то ясно, что он должен давать такое же выходное значение при уровне сахара больше 120. И наооборот, если он дал выходное значение "нет", то должен давать такое же выходное значение при уровне сахара меньше 120 (при неизменных значениях остальных входных параметров). Подскажите, пожалуйста, существуют ли какие-нибудь подходы к решению подобных задач? Заранее спасибо.

https://ru-ir.livejournal.com/139334.html


Метки:  

SVС для объектов с пустыми полями у некоторых параметров

Понедельник, 22 Мая 2017 г. 08:32 + в цитатник
Обычно под "missing data" понимают отсутствие меток у некоторых объектов - так называемый "semi-supervised classification". В моей же задаче классификации ситуация иная - метки есть по всем объектам из обучающей выборки, а вот у некоторых объектов по некоторым параметрам отсутствуют данные . Подскажите, пожалуйста, как в этом случае применить SVM алгоритм? Любые советы, статьи, ссылки и линки приветствуются. Заранее спасибо.

https://ru-ir.livejournal.com/139017.html


Метки:  

Поиск сообщений в lj_ru_ir
Страницы: [2] 1 Календарь