Rusyn，B.P。;塔亚诺夫，V.A。;O.A.卢塞卡。 基于相异函数的分类器上限估计。 （英语。俄文原件） Zbl 1307.68076号 赛博。系统。分析。 48，第4期，592-600（2012）; 翻译自Kibern。修女。分析。第4期，第132-141页（2012年）。 摘要：提出了计算识别概率上限估计的方法，可用于更一般的一类模型。其中一种估计是通过基于对象之间距离分布的分类算法来确定对象覆盖的稳定性，另一种估计则是以省略交叉验证为基础的。这大大简化并促进了估算的构建。 引用于1文件 理学硕士： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：米制的;对象类 软件：PRMLT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.P.Rusyn}等人，Cybern。系统。分析。48，编号4，592–600（2012年；兹bl 1307.68076）；翻译自Kibern。修女。分析。第4、132--141号（2012） 全文： 内政部 参考文献： [1] K.V.Vorontsov，“组合概率和泛化边界的紧密性”，《模式识别和图像分析》，第18期，第2期，243-259页（2008年）。 [2] V.Vapnik，《统计学习理论的本质》，Springer，纽约（2000年）·Zbl 0934.62009号 [3] 于。I.Zhuravlev，“识别或分类问题的代数方法”，《控制论问题》，33，5-68（1978）。 [4] K.V.Vorontsov，《机器学习和数据分析：从先例中学习的数学方法》http://www.ccas.ru/voron/teaching.html . [5] M.Shlezinger和V.Glavach，《统计和结构识别十讲》[俄语]，Naukova Dumka，基辅（2004年）。 [6] T.K.Moon和W.C.Stirling，《信号处理的数学方法和算法》，Prentice-Hall，纽约（2000）。 [7] B.E.Kapustii、B.P.Rusyn和V.A.Tayanov，“小样本条件下的分类器优化”，自动控制与计算机科学。，40，第5期，17-22（2006年）。 [8] B.O.Kapustii、B.P.Rusyn和V.A.Tayanov，“类别信息覆盖率降低对1NN分类算法泛化能力影响的组合估计”，人工智能，第1期，49-54（2008）。 [9] S.Karlin，《随机过程理论基础》（俄语翻译），Mir，莫斯科（1971）。 [10] V.S.Korolyuk、N.I.Portenko、A.V.Skorokhod和A.F.Turbin，《概率论和数理统计手册（俄语）》，莫斯科瑙卡（1985）·Zbl 0608.60001号 [11] C.M.Bishop，模式识别和机器学习（信息科学和统计），Springer，伦敦（2006年）·Zbl 1107.68072号 [12] E.W.Weisstein，Chebyshev不等式，http://mathworld.wolfram.com/Chebyshev不平等.html，2008年12月10日。 [13] E.W.Weisstein，高斯不等式，http://mathworld.wolfram.com/GaussInequality.html , 10.12.2008. [14] G.Tu.和R.Gonsales，模式识别原理[俄语翻译]，米尔，莫斯科（1978）。 [15] B.O.Kapustii、B.P.Rusyn和V.A.Tayanov，“从集合中正确识别物体的概率定义的新方法”，美国科学院，第2期，第8-13页（2005年）。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。