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

Poza Liczbami: Inne Twórcze Przestrzenie

Matematyka i muzyka są ściśle powiązane przez rytm, harmonię i struktury

Matematyka i muzyka są ściśle powiązane przez rytm, harmonię i struktury, które wykorzystują matematyczne wzory i proporcje do tworzenia estetycznych i emocjonalnych doznań. Z nieśmiałą ekscytacją przedstawiam moją pierwszą poważniejszą kompozycję, w której starałem się uchwycić te połączenia.

Scalar – zaawansowana aplikacja mobilna z silnikiem matematycznym mojego autorstwa