Коломиец Э.И., Мясников В.В. Линейные классификаторы

Методические указания. — Самара: Изд-во Самар, гос. аэрокосм, ун-та, 2010. — 20 с. В лабораторной работе № 3 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы построения линейных классификаторов, основанные на критериях минимума суммарной вероятности ошибочной классификации, минимума среднеквадратической ошибки решения, максимума критерия Фишера, а также базирующиеся на методе стохастической аппроксимации.
Методические указания предназначены для магистров направления 010400.68 “Прикладная математика и информатика”, обучающихся по программе «Математические и компьютерные методы обработки изображений и геоинформатики». Содержание
Теоретические основы лабораторной работы
Постановка задачи построения линейного классификатора
Линейный классификатор, минимизирующий суммарную вероятность
ошибочной классификации
Обобщенная формула построения линейных классификаторов для различных
критериев. Классификатор Фишера
Линейный классификатор, минимизирующий СКО решения
Последовательная корректировка линейного классификатора
Алгоритм перцептрона
Стохастическая аппроксимация. Процедура Роббинса-Монро
Общая схема построения линейных классификаторов, основанная на
методе стохастической аппроксимации
Литература
Порядок выполнения лабораторной работы
Исходные данные
Общий план выполнения работы
Содержание отчета
Контрольные вопросы