Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: k-nearest neighbours method

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Nonlinear ellipsoidal mini-models – application for the function approximation task

Pluciński M.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 10b

247-251

Mini-models are local regression models, which can be used for the function approximation learning. In the paper, there are presented mini-models based on hyper-spheres and hyper-ellipsoids and researches were made for linear and nonlinear models with no limitations for the problem input space dimension. Learning of the approximation function based on mini-models is very fast and it proved to have a good accuracy. Mini-models have also very advantageous extrapolation properties.

Mini-modele to modele lokalnej regresji, które można wykorzystać do aproksymacji funkcji. W artykule opisano mini-modele o bazie hiper-sferycznej i hiper-elipsoidalnej oraz badania dla mini-modeli linowych i nieliniowych bez ograniczeń na rozmiar przestrzeni wejść. Uczenie aproksymującej funkcji opartej na mini-modelach jest szybkie, a sama funkcja ma dobrą dokładność i korzystne własności ekstrapolacyjne.

Application of the information-gap theory for evaluation of nearest neighbours method robustness to data uncertainty

Pluciński M.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 10b

272-275

The paper describes a new method based on the information-gap theory which enables an evaluation of worst case error predictions of the kNN method in the presence of a specified level of uncertainty in the data. There are presented concepts of a robustness and an opportunity of the kNN model and calculations of these concepts were performed for a simple 1-D data set and next, for a more complicated 6-D data set. In both cases the method worked correctly and enabled evaluation of the robustness and the opportunity for a given lowest acceptable quality rc or a windfall quality rw. The method enabled also choosing of the most robust kNN model for a given level of an uncertainty [alfa].

W artykule opisane jest zastosowanie teorii luk informacyjnych do określania największego błędu modelu kNN w przypadku wystąpienia w danych niepewności o określonym poziomie. Przedstawione zostały pojęcia odporności i sposobności modelu kNN oraz pokazane zostały przykłady ich wyznaczania dla prostych danych jednowejściowych i bardziej złożonych, sześciowejściowych. W obu przypadkach metoda działała prawidłowo, a dodatkowo umożliwiała wyznaczanie najbardziej odpornego modelu kNN przy określonym poziomie niepewności [alfa].