Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/94592
Заглавие документа: | Model selection in function approximation problem based on statistical learning theory |
Авторы: | Burnaev, E. V. Belyaev, M. G. |
Тема: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика |
Дата публикации: | 2010 |
Издатель: | Minsk: BSU |
Аннотация: | In order to approximate multidimensional function it is necessary to select the complexity of the model used for approximation of unknown function. Method on basis of statistical learning theory for complexity estimation of a model is elaborated. Proposed method is significantly less computationally intensive compared to such classical methods as AIC or cross-validation. |
URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/94592 |
Располагается в коллекциях: | Section 8. COMPUTER DATA ANALYSIS IN APPLICATIONS |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
бурнаев.pdf | 105,71 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.