Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "walidacja krzyżowa" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Alternative Approach to Evaluating Interpolation Methods of Small and Imbalanced Data Sets
    Nowe podejście do oceny jakości metod interpolacji niewielkich i zróżnicowanych zestawów danych
    Autorzy:
    Gonet, T.
    Gonet, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385300.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    interpolacja
    Surfer
    walidacja krzyżowa
    mały zestaw danych
    interpolation
    cross-validation
    small data set
    Opis:
    Badania dotyczą alternatywnego podejścia do oceny jakości metod interpolacji niewielkich i zróżnicowanych zestawów danych. Podstawowa analiza statystyczna oparta na klasycznej walidacji krzyżowej nie zawsze daje jednoznaczne wnioski. W przypadku analizowanego zestawu danych (niezgodnego z rozkładem normalnym) trzy metody interpolacji zostały wybrane jako najlepsze (zgodnie z procedurą klasycznej walidacji krzyżowej). Niemniej jednak mapy powstałe na podstawie tych metod wyraźnie się od siebie różnią. To jest powód, dla którego dogłębna analiza statystyczna była konieczna. Zaproponowano alternatywne podejście do tego zagadnienia, które uwzględnia szersze spektrum parametrów opisujących badany zestaw danych. Głównym założeniem tej metodyki jest porównanie nie tylko odchylenia standardowego estymatora, ale również trzech dodatkowych parametrów. To powoduje, iż końcowa ocena jest znacznie dokładniejsza. Analizę wykonano za pomocą programu Surfer (Golden Software). Zapewnia on możliwość wykorzystania wielu metod interpolacji wraz z różnorakimi, regulowanymi parametrami.
    The research concerns an alternative approach to the evaluation of interpolation methods for mapping small and imbalanced data sets. A basic statistical analysis of the standard cross-validation procedure is not always conclusive. In the case of the investigated data set (which is inconsistent with normal distribution), three interpolation methods have been selected as the most reliable (according to standard cross-validation). However, maps resulting from the aforementioned methods clearly differ from each other. This is the reason why a comprehensive statistical analysis of the studied data is a necessity. We propose an alternative approach that evaluates a broadened scope of parameters describing the data distribution. The general idea of the methodology is to compare not only the standard deviation of the estimator but also three additional parameters to make the final assessment much more accurate. The analysis has been carried out with the use of Golden Software Surfer. It provides a wide range of interpolation methods and numerous adjustable parameters.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 3; 49-65
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A numerical procedure for filtering and efficient high-order signal differentiation
    Autorzy:
    Ibrir, S.
    Diop, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907392.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    walidacja krzyżowa
    różniczkowanie sygnału
    wygładzanie
    generalized cross validation
    smoothing
    differentiation
    splines functions
    optimization
    Opis:
    In this paper, we propose a numerical algorithm for filtering and robust signal differentiation. The numerical procedure is based on the solution of a simplified linear optimization problem. A compromise between smoothing and fidelity with respect to the measurable data is achieved by the computation of an optimal regularization parameter that minimizes the Generalized Cross Validation criterion (GCV). Simulation results are given to highlight the effectiveness of the proposed procedure.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 2; 201-208
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Local height transformation through polynomial regression
    Lokalna transformacja wysokości przy użyciu regresji wielomianowej
    Autorzy:
    Ligas, M.
    Banasik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/145531.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    transformacja wysokości
    regresja wielomianowa
    przedziały ufności
    walidacja krzyżowa
    height transformation
    polynomial regression
    confidence intervals
    cross-validation
    Opis:
    The paper presents results of the transformation between two height systems Kronstadt’60 and Kronstadt’86 within the area of Krakow’s district, the latter system being nowadays a part of National Spatial Reference System in Poland. The transformation between the two height systems was carried out based on the well known and frequently applied in geodesy polynomial regression. Despite the fact it is well known and frequently applied it is rather seldom broader tested against the optimal degree of a polynomial function, goodness of fit and its predictive capabilities. In this study some statistical tests, measures and techniques helpful in analyzing a polynomial transformation function (and not only) have been used.
    W artykule przedstawiono wyniki transformacji wysokości miedzy układami Kronsztadt’60 i Kronsztadt’ 86 na obszarze powiatu krakowskiego. Ostatni z wymienionych układów jest obecnie częścią obowiązującego w Polsce Państwowego Systemu Odniesień Przestrzennych. Transformacja miedzy wymienionymi układami wysokości została wykonana w oparciu o dobrze znana i często stosowana w geodezji regresje wielomianowa. Mimo jej powszechności w zastosowaniach rzadziej można spotkać w literaturze jej szersza analizę pod względem optymalnego stopnia wielomianu, jakości dopasowania oraz zdolności predykcyjnych. W niniejszym opracowaniu wykorzystano różne metody w celu uzyskania statystycznej pewności co do poprawności i praktycznej użyteczności opisywanego modelu.
    Źródło:
    Geodesy and Cartography; 2012, 61, 1; 3-17
    2080-6736
    2300-2581
    Pojawia się w:
    Geodesy and Cartography
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza porównawcza wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora
    Comparative Analysis of Selected Methods for Estimating the Prediction Error of Classifier
    Autorzy:
    Herman, Sergiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050557.pdf
    Data publikacji:
    2016-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    błąd predykcji
    walidacja krzyżowa
    prosta metoda podziału
    wielokrotne repróbkowanie
    upadłość przedsiębiorstw
    klasyfikacja
    prediction error
    cross-validation
    holdout method
    bootstrapping
    corporate bankruptcy
    classification
    Opis:
    Klasyfikacją nazywamy algorytm postępowania, który przydziela badane obserwacje/obiekty, bazując na ich cechach do określonych populacji. W tym celu konstruowany jest odpowiedni model – klasyfikator. Miarą jego jakości jest przede wszystkim zdolność predykcyjna, mierzona m.in. za pomocą prawdziwego błędu predykcji. Wartość tego błędu, ze względu na brak odpowiednio dużej, niezależnej próby testowej, musi być często szacowana na podstawie dostępnej próby uczącej. Celem artykułu jest dokonanie przeglądu oraz empirycznej analizy porównawczej wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora, skonstruowanego z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej. Zbadano, czy wyniki analizy uzależnione są od wielkości próby oraz metody wyboru zmiennych do modelu. Badanie empiryczne zostało przeprowadzone na przykładzie problemu prognozowania upadłości spółek akcyjnych w Polsce.
    Classification is an algorithm, which assigns studied companies, taking into consideration their attributes, to specific population. An essential part of it is classifier. Its measure of quality is especially predictability, measured by true error rate. The value of this error, due to lack of sufficiently large and independent test set, must be estimated on the basis of available learning set. The aim of this article is to make a review and compare selected methods for estimating the prediction error of classifier, constructed with linear discriminant analysis. It was examined if the results of the analysis depends on the sample size and the method of selecting variables for a model. Empirical research was made on example of problem of bankruptcy prediction of join-stock companies in Poland.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 4; 449-463
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Probabilities of discrepancy between minima of cross-validation, Vapnik bounds and true risks
    Autorzy:
    Klęsk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929593.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    estymacja regresji
    walidacja krzyżowa
    teoria uczenia się
    generalizacja
    teoria statystyczna
    regression estimation
    model comparison
    complexity selection
    cross-validation
    generalization
    statistical learning theory
    generalization bounds
    structural risk minimization
    Opis:
    Two known approaches to complexity selection are taken under consideration: n-fold cross-validation and structural risk minimization. Obviously, in either approach, a discrepancy between the indicated optimal complexity (indicated as the minimum of a generalization error estimate or a bound) and the genuine minimum of unknown true risks is possible. In the paper, this problem is posed in a novel quantitative way. We state and prove theorems demonstrating how one can calculate pessimistic probabilities of discrepancy between these minima for given for given conditions of an experiment. The probabilities are calculated in terms of all relevant constants: the sample size, the number of cross-validation folds, the capacity of the set of approximating functions and bounds on this set. We report experiments carried out to validate the results.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 3; 525-544
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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