Публикация:Вапник 1974 Теория распознавания образов
Материал из MachineLearning.
м   | 
				м   | 
			||
| (2 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | <includeonly>{{Монография  | + | <includeonly>{{Монография|PageName = П:Вапник 1974 Теория распознавания образов  | 
   |автор = Вапник В. Н.  |    |автор = Вапник В. Н.  | ||
   |автор2 = Червоненкис А. Я.  |    |автор2 = Червоненкис А. Я.  | ||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
   |год = 1974  |    |год = 1974  | ||
   |страниц = 416  |    |страниц = 416  | ||
| - | + | }}</includeonly><noinclude>{{Монография|BibtexKey = vapnik74theory  | |
| - | }}</includeonly><noinclude>{{Монография  | + |    |автор = Вапник, В. Н.  | 
| - |    |автор = Вапник В. Н.  | + |    |автор2 = Червоненкис, А. Я.  | 
| - |    |автор2 = Червоненкис А. Я.  | + | |
   |название = Теория распознавания образов  |    |название = Теория распознавания образов  | ||
   |издатель = М.: Наука  |    |издатель = М.: Наука  | ||
   |год = 1974  |    |год = 1974  | ||
   |страниц = 416  |    |страниц = 416  | ||
| - | |||
}}  | }}  | ||
== Аннотация ==   | == Аннотация ==   | ||
| Строка 43: | Строка 41: | ||
== Литература ==   | == Литература ==   | ||
| - | # {{  | + | # {{П:Вапник 79}} — Более поздняя книга, содержащая изложение основ теории и её обобщения на задачи [[регрессионный анализ|восстановления регрессии]] и интерпретации результатов косвенных экспериментов.  | 
[[Категория: Теория вычислительного обучения (публикации)|В]]  | [[Категория: Теория вычислительного обучения (публикации)|В]]  | ||
</noinclude>  | </noinclude>  | ||
Текущая версия
Вапник, В. Н., Червоненкис, А. Я. Теория распознавания образов. —  М.: Наука, 1974. — 416 с.
| BibTeX: | 
 @book{vapnik74theory,
   author = "Вапник, В. Н. and Червоненкис, А. Я.",
   title = "Теория распознавания образов",
   publisher = "М.: Наука",
   year = "1974",
   numpages = "416",
   language = russian
 }
 | 
Аннотация
Основополагающая монография по статистической теории восстановления зависимостей. Рассматриваются задачи, методы и алгоритмы классификации.
Вводятся понятия функции роста, энтропии и ёмкости системы событий. Доказывается, что ёмкость семейства линейных решающих правил равна числу свободных параметров.
Выводятся оценки скорости равномерной сходимости частоты ошибок к их вероятности, позволяющие обосновать метод минимизации эмпирического риска. Эти оценки нетривиальны только в том случае, когда ёмкость семейства алгоритмов много меньше длины обучающей выборки. В доказательствах используется комбинаторная техника, основанная на оценивании разности частот в двух подвыборках одинаковой длины.
Выводятся необходимые и достаточные условия равномерной сходимости частот появления событий к их вероятностям; доказывается, что частота сходится к вероятности равномерно по системе событий тогда и только тогда, когда доля энтропии, приходящейся на один элемент выборки, стремится к нулю с ростом длины выборки.
Предлагается метод упорядоченной (структурной) минимизации риска, предназначенный для выбора модели алгоритмов оптимальной сложности.
Первая часть книги содержит обзор современных (к началу 70-х) методов распознавания образов.
Вторая часть посвящена статистической теории восстановления зависимостей, разработанной авторами.
Третья часть содержит описания методов построения разделяющих поверхностей, в том числе метода обобщённого портрета.
Ссылки
- В. Н. Вапник — домашняя страница
 - А. Я. Червоненкис — домашняя страница
 - Выдающиеся ученые ИПУ РАН страница на сайте Института проблем управления РАН
 
Литература
- Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 448 с. (подробнее) — Более поздняя книга, содержащая изложение основ теории и её обобщения на задачи восстановления регрессии и интерпретации результатов косвенных экспериментов.
 

