Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Landowski, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Optimal estimator of hypothesis probability for data mining problems with small samples
Autorzy:
Piegat, A
Landowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330967.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
estymacja prawdopodobieństwa
interpretacja częstotliwości prawdopodobieństwa
interpretacja kompletności prawdopodobieństwa
teoria niepewności
single case problem
probability estimation
frequency interpretation of probability
completeness interpretation of probability
uncertainty theory
Opis:
The paper presents a new (to the best of the authors' knowledge) estimator of probability called the "[...] completeness estimator" along with a theoretical derivation of its optimality. The estimator is especially suitable for a small number of sample items, which is the feature of many real problems characterized by data insufficiency. The control parameter of the estimator is not assumed in an a priori, subjective way, but was determined on the basis of an optimization criterion (the least absolute errors).The estimator was compared with the universally used frequency estimator of probability and with Cestnik's m-estimator with respect to accuracy. The comparison was realized both theoretically and experimentally. The results show the superiority of the [...] completeness estimator over the frequency estimator for the probability interval ph (0.1, 0.9). The frequency estimator is better for ph [0, 0.1] and ph [0.9, 1].
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 629-645
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Specialized, MSE-optimal m-estimators of the rule probability especially suitable for machine learning
Autorzy:
Piegat, A.
Landowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205508.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
machine learning
rule probability
probability estimation
m-estimators
decision trees
rough set theory
Opis:
The paper presents an improved sample based rule- probability estimation that is an important indicator of the rule quality and credibility in systems of machine learning. It concerns rules obtained, e.g., with the use of decision trees and rough set theory. Particular rules are frequently supported only by a small or very small number of data pieces. The rule probability is mostly investigated with the use of global estimators such as the frequency-, the Laplace-, or the m-estimator constructed for the full probability interval [0,1]. The paper shows that precision of the rule probability estimation can be considerably increased by the use of m-estimators which are specialized for the interval [phmin, phmax] given by the problem expert. The paper also presents a new interpretation of the m-estimator parameters that can be optimized in the estimators.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2014, 43, 1; 133-160
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies