Дослідження методів зменшення розмірності даних в галузі інтелектуального аналізу
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дослідження методів та алгоритмів зниження розмірності в даних, та побудова
наявної моделі класифікації з використанням технік машинного навчання. Суть в
тому, щоб побудувати модель з використанням технік зменшення розмірності даних,
щоб уникнути деяких проблем пов’язаних з переоснащеними даними, та щоб
збільшити точність передбачень класифікатора.
Методом дослідження було опрацювання робот по методам машинного
навчання, присвячені теоретичним і практичним аспектам їх застосування, а також
документація до методів обробки даних. У роботі використана теорія алгоритмів,
математичний аналіз, теорія ймовірності, та програмування, а також математична
статистика та аналіз даних.
Об’єктом дослідження є використання визначеної термінології у публікаціях, та
навчальних посібниках різних напрямів та нормативно-правових документах. Були
пророблено різні підходи визначено кращі напрями, та враховані усі рекомендації.
Предметом дослідження є методи машинного навчання, алгоритми та
математичні методи.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, відстань, класифікатор, критерій, якість, компоненти, модель, зниження розмірності, експеримент, machine learning, classifier, distance, quality, criterion, model, experiment, components, dimensionality reduction
Бібліографічний опис
Хомініч, Д. С. Дослідження методів зменшення розмірності даних в галузі інтелектуального аналізу : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Хомініч Дмитро Сергійович. – Київ, 2021. – 79 с.