Введение 3
1. Постановка задачи классификации 5
1.1. Случай линейной разделимости 5
1.2. Случай линейной неразделимости 7
2. Способы регуляризации 9
2.1. L2 регуляризация 10
2.2. L1 регуляризация 10
2.3. Комбинированный метод регуляризации 12
3. Методы расщепления 13
4. Эксперименты 17
4.1. Сравнение решений задач классификации с L1и L2 регуляризацией..17
4.2. Сравнение эффективности SVM с L1, L2 и комбинированной регуляризациями 27
4.3. Вычислительная сложность метода расщепления 29
Заключение 30
Список литературы 31
Приложения 33
Однако при решении задач классификации могут возникнуть такие проблемы, как избыточность признаков объекта, что связано с опасностью переобучения, и наличие шумов, неточностей в значениях признаков может сказаться на решении. Наиболее популярным способом решения этих проблем является регуляризация.
Регуляризация – это метод, позволяющий находить приближѐнное
решение задачи, когда неточности и шум в данных могут сильно повлиять на решение. От способа регуляризации будет зависеть решение и свойства этого решения. Дальше будут рассмотрены классическая постановка задачи
классификации с L2 регуляризацией, его модификация c L1 регуляризацией, а также комбинированная, с L1 и L2 регуляризациями [4], основанные на
методе опорных векторов, рассмотрен способ решения оптимизационных задач методом расщепления [2,3].
В результате работы ожидается получить эффективный метод решения задач классификации с точки зрения скорости поиска решения и простоты
полученного решения, при котором точность классифик
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Сравнительный анализ оптимизационных подходов к решению задачи классификации #9101435
Артикул: 9101435
- Предмет: Прикладная информатика
- Уникальность: 83% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2019 году
- Количество страниц: 50
- Формат файла: docx
1 999p.
[1] Christoger Burges, J.C. A Tutorial on Support Vector Machine for pattern recognition, Kluwer Academic Publishers. – 1998. – 7-16 c.
[2] Коннов, И.В. Нелинейная оптимизация и вариационные неравенства, Казанский университет – 2013. – 379-381 с.
[3] Konnov, I.V. Sequential threshold control in descent splitting methods for decomposable optimization problems, Optimization Methods and Software. – 2015. – 1-4 с.
[4] Wang L., Zhu J., Zou H., The doubly regularized support vector machine, Statistica Sinica. – 2006. – 3-7 с.
[5] Ссылка на набор данных Heart Disease (диагностика сердечных заболеваний) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci (дата обращения 26.01.2019)
[6] Ссылка на набор данных Voice (определение пола человека по акустическим характеристикам) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender (дата обращения 24.01.2019)
[7] Ссылка на набор данных MNIST (классификация рукописных цифр) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/c/digit- recognizer/overview (дата обращения 24.12.2018)
[8] Ссылка на набор данных Epileptic Seizure (обнаружение эпилептических припадков) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Epileptic+Seizure+Recognition (дата обращения 14.04.2019)
[9] Ссылка на набор данных Biodegradation (классификация химических веществ) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+biodegradation (дата обращения 15.04.2019)
[10] Ссылка на набор данных Biodegradation (прогнозирование выпадения осадков) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/jsphyg/weather-dataset-rattle- package/downloads/weather-dataset-rattle-package.zip/2 (дата обращения 15.04.2019)
[2] Коннов, И.В. Нелинейная оптимизация и вариационные неравенства, Казанский университет – 2013. – 379-381 с.
[3] Konnov, I.V. Sequential threshold control in descent splitting methods for decomposable optimization problems, Optimization Methods and Software. – 2015. – 1-4 с.
[4] Wang L., Zhu J., Zou H., The doubly regularized support vector machine, Statistica Sinica. – 2006. – 3-7 с.
[5] Ссылка на набор данных Heart Disease (диагностика сердечных заболеваний) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci (дата обращения 26.01.2019)
[6] Ссылка на набор данных Voice (определение пола человека по акустическим характеристикам) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender (дата обращения 24.01.2019)
[7] Ссылка на набор данных MNIST (классификация рукописных цифр) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/c/digit- recognizer/overview (дата обращения 24.12.2018)
[8] Ссылка на набор данных Epileptic Seizure (обнаружение эпилептических припадков) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Epileptic+Seizure+Recognition (дата обращения 14.04.2019)
[9] Ссылка на набор данных Biodegradation (классификация химических веществ) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+biodegradation (дата обращения 15.04.2019)
[10] Ссылка на набор данных Biodegradation (прогнозирование выпадения осадков) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/jsphyg/weather-dataset-rattle- package/downloads/weather-dataset-rattle-package.zip/2 (дата обращения 15.04.2019)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Сравнительный анализ оптимизационных подходов к решению задачи классификации |
| Артикул: | 9101435 |
| Дата написания: | 14.07.2019 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Прикладная информатика |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 83% |
| Количество страниц: | 50 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: Сравнительный анализ оптимизационных подходов к решению задачи классификации по предмету прикладная информатика
Пролистайте "Сравнительный анализ оптимизационных подходов к решению задачи классификации" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 22.01.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 83% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 31 работу. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Реализация метода однократного обучения с помощью нейронной сети
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Экспериментальное сравнение трех оптимизационных методов бинарной классификации данных