Как называется обучаемая распознающая система, реализующая корректируемое в процессе обучения линейное решающее правило в пространстве вторичных признаков, которые обычно являются фиксированными случайно выбранными линейными пороговыми функциями от первичных признаков?

Другие предметы Колледж Методы машинного обучения нейронные сети обучаемая система распознавание линейное решающее правило вторичные признаки фиксированные функции первичные признаки колледж машинное обучение Новый

Система, о которой вы говорите, называется гребневая нейронная сеть или гребневая модель (в английском языке - Ridge Regression). Однако, более точным ответом на ваш вопрос будет модель на основе случайных подпространств, которая использует линейные пороговые функции.

Давайте разберем это более подробно:

• Обучаемая распознающая система: Это система, которая может адаптироваться и улучшать свои прогнозы на основе данных, которые она получает в процессе обучения.
• Линейное решающее правило: Это метод, который использует линейные функции для принятия решений. В данном случае, мы говорим о том, как система принимает решение на основе весов, назначенных различным признакам.
• Вторичные признаки: Это признаки, которые создаются на основе первичных признаков. Обычно они могут быть преобразованы или комбинированы таким образом, чтобы лучше представлять данные для модели.
• Случайно выбранные линейные пороговые функции: Это означает, что для создания вторичных признаков используются случайные функции, которые могут помочь в улучшении качества классификации.

Таким образом, такие системы используют случайные подпространства для создания новых признаков и могут эффективно работать с линейными моделями, что позволяет им адаптироваться и улучшать свои результаты в процессе обучения.