Analiza dyskryminacyjna, Rodziny klasyfikatorów, Bagging, Boosting, AdaBoost, Lasy losowe, Porównanie metod

Rodzina klasyfikatorów

Temat pracy dotyczy problemu dyskryminacji oraz budowy i zastosowań rodzin klasyfikatorów, w tym głównie metody typu bagging, metody typu boosting oraz lasów losowych. Przedmiotem pracy jest zbadanie metematyczno-statystycznych fundamentów, na których opierają się metodologie budowy rodzin klasyfikatorów. Istotną częścią pracy jest analiza rozwiązań podanych zagadnień.

W pierwszym rozdziale omówiony został problem klasyfikacji pod nadzorem, zwanej analizą dyskryminacyjną. Podano model analizy dyskryminacyjnej oraz przedstawiono podstawowe metody rozwiązań podanych zagadnień. Dużo uwagi poświęcono ocenie jakości klasyfikacji.

Rozdział drugi skupia się na idei łączenia klasyfikatorów, w tym przede wszystkim na podaniu i uzasadnieniu ich zalet. Wprowadzono precyzyjną definicję rodziny oraz miarę pewności predykcji opartej na rodzinie klasyfikatorów.

Kolejne trzy rozdziały poświęcone są wspomnianym metodom łączenia klasyfikatorów w analizie dyskryminacyjnej. Rozdział trzeci omawia metodę typu bagging. Rozdział czwarty przedstawia metodę typu boosting. Natomiast rozdział piąty skupia się na metodzie lasów losowych.

Pracę kończy szeroka analiza danych, potwierdzająca własności rozważanych metod.

Autorem pracy jest Iwona Głowacka-Gromada - praca została przygotowana pod opieką Pana Profesora Jacka Koronackiego. Serdecznie zapraszam do lektury 🙂

Metody łączenia klasyfikatorów w analizie dyskryminacyjnej.

Pozdrowienia,

Mariusz Gromada

Views All Time
Views All Time
678
Views Today
Views Today
1

2 myśli nt. „Analiza dyskryminacyjna, Rodziny klasyfikatorów, Bagging, Boosting, AdaBoost, Lasy losowe, Porównanie metod

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *