Метод k-ближайших соседей является одним из самых изученных и высокоэффективных алгоритмов, используемых при создании автоматических классификаторов. Впервые он был предложен еще в 1952 году для решения задач дискриминантного анализа.
Метод kЂЂЂближайших соседей
Результаты классификации текстов с помощью метода опорных векторов, являются одними из лучших, по сравнению с остальными методами машинного обучения. Однако, скорость обучения данного алгоритма одна из самых низких. Метод опорных векторов требует большого объема памяти и значительных затрат машинного времени на обучение.
Метод опорных векторов был разработан Владимиром Вапником в 1995 году [86] и впервые применен к задаче классификации текстов Йоахимсом (Joachims) в 1998 году в работе. В своем первоначальном виде алгоритм решал задачу различения объектов двух классов. Метод приобрел огромную популярность благодаря своей высокой эффективности. Многие исследователи использовали его в своих работах, посвященных классификации текстов. Подход, предложенный Вапником для определения того, к какому из двух заранее определенных классов должен принадлежать анализируемый образец, основан на принципе структурной минимизации риска. Вероятность ошибки при классификации оценивается, как непрерывная убывающая функция, от расстояния между вектором и разделяющей плоскостью. Она равна 0,5 в нуле и стремится к 0 на бесконечности.
А вы используете в своей торговле подобные штуки?
| Методы Машинного обучения (Data Mining)04 февраля 2012, 12:58| Доказав себе однажды, что ни один из индикаторов по отдельности или в совокупности с другими работают неудовлетворительно (по тестам от 3-х лет и более) я пришел к простейшим методам Data Mining, которые показали очень . Пришла пора капнуть глубже, тут как раз и аккуратненькая ,Pдля поверхностного ознакомления, нашлась.P
| | Блог им. giftЭто ваш персональный блог.
Методы Машинного обучения (Data Mining) / Блог им. gift / Клуб трейдеров sMart-Lab. Мы делаем деньги на рынке.
Комментариев нет:
Отправить комментарий