Наукова бібліотека Українського державного університету науки і технологій

Головна

Бази даних

Статті, доповіді, тези- результати пошуку

Вид пошуку

Каталог книг

Каталог книг НМетАУ (до 2022 року)

Періодичні видання (друковані)

Статті, доповіді, тези

Рідкісні та цінні видання

Охоронні документи

Мережеві ресурси

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: <.>K=расстояние Махаланобиса<.>

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Галкін, О. А.
Асимптотична оцінка глибинних класифікаторів на основі моделі зсуву розташування / О. А. Галкін // Доповіді Національної Академії наук України : Науково-теоретичний журнал. - 2015. - № 11. - С. 30-35. - Бібліогр. в кінці ст. - В ОБЛ. БІБЛІОТЕКІ . - ISSN 1025-6415

УДК

519.7

ББК 22.18
Рубрики: Інформатика та кібернетика
   Математична кібернетика
   Информатика и кибернетика
   Математическая кибернетика
Кл.слова (ненормовані):
відстань Махаланобіса -- махаланобіса відстань -- байєсівський класифікатор -- функція глибини -- розпізнавання образів -- класифікатор максимальної глибини -- сімейство еліптичних розподілів -- непараметричні класифікатори -- расстояние махаланобиса -- махаланобиса расстояние -- байесовский классификатор -- функция глубины -- распознавание образов -- классификатор максимальной глубины -- семейство эллиптических распределений -- непараметрические классификаторы
Анотація: Досліджується асимптотична поведінка непараметричних класифікаторів симпліціальної, напівпросторової та просторової глибини при відповідних умовах регулярності. Дослідження проводиться для побудови класифікатора максимальної глибини, коли всі апріорні ймовірності конкуруючих класів є рівними та задовольняється модель зсуву розташування. Побудований класифікатор максимальної глибини не залежить від спеціальної параметричної форми розділової поверхні та класифікує елемент даних до класу, відносно якого цей елемент має максимальну глибину розташування. Досліджено випадок нерівних апріорних ймовірностей, коли різні множини даних можуть не належати до спільного сімейства еліптичних розподілів.

Знайти схожі

Альперт, С. І.
Нові підходи до застосування різних методів знаходження базових мас при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень / С. І. Альперт // Математичні машини і системи : науковий журнал. - 2020. - № 1. - С. 30-42. - Бібліогр. в кінці ст.

УДК

519.2

Рубрики: Ймовірностей теорія
Вероятностей теория
Кл.слова (ненормовані):
базова маса -- базовая масса -- відстань Махаланобіса -- расстояние Махаланобиса -- теорія нечітких множин -- теория нечетких множеств -- центральна вибірка -- центральная выборка -- класифікування зображень -- классификация изображений

Є примірники у відділах:
ЧЗНЛ Прим. 1 - (вільний)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)