Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Попков Ю. С. Заглавие : Метод оценки эффективности сжатия матриц данных в процедурах рандомизированного машинного обучения Параллельн. заглавия :Effectiveness estimation of matrices compression in the procedures of randomized machine learning Серия: Интеллектуальные системы и технологии Разночтения заглавия :: Характеризация линейных статических моделей с исходной и редуцированной входной обучающей коллекцией: Метод сравнения s и r задач РМО Место публикации : Информационные технологии и вычислительные системы. - 2018. - № 1. - С.3-7. - ISSN 2071-8632 (Шифр itiv/2018/1). - ISSN 2071-8632 Примечания : Библиогр.: с. 6-7 (10 назв. ) УДК : 004.5 ББК : 32.973-018.2 Предметные рубрики: Вычислительная техника Человеко-машинное взаимодействие в целом Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): dip-метод--кульбака - ляйблера функция--мгк--прв--рмо--линейные статические модели--метод главных компонент--методы машинного обучения--методы редукции--обучающие коллекции--плотность распределения вероятностей--рандомизированное машинное обучение--функция кульбака - ляйблера Аннотация: Отмечается, что существенное расширение возможностей и ресурсов современных средств вычислительной техники позволило реализовать многочисленные ранее созданные методы машинного обучения, и на основе их синтеза построить эффективные прикладные системные платформы для решения задач классификации, кластеризации и динамической регрессии.