Формальная постановка задачи классификации

Будем использовать следующую модель задачи классификации. Ω – множество объектов распознавания (пространство образов). ω: ω Ω – объект распознавания (образ). g (ω): Ω → M, M = {1, 2,..., m } – индикаторная функция, разбивающая пространство образов Ω на m непересекающихся классов Ω 1, Ω 2,..., Ω m. Индикаторная функция неизвестна наблюдателю. X– пространство наблюдений, воспринимаемых наблюдателем (пространство признаков). x (ω): Ω → X – функция, ставящая в соответствие каждому объекту ω точку x (ω) в пространстве признаков. Вектор x (ω) - это образ объекта, воспринимаемый наблюдателем. В пространстве признаков определены непересекающиеся множества точек Ki X, i = 1, 2..., m, соответствующих образам одного класса. :  – решающее правило – оценка для g (ω) на основании x (ω), т.е. . Пусть x _j = x( ω _j ), j = 1, 2..., N – доступная наблюдателю информация о функциях g (ω) и x (ω), но сами эти функции наблюдателю неизвестны. Тогда (g _j, x _j), j  1, 2..., N – есть множество прецедентов.

Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer

Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM. SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием. Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.

Что умеет делать SeoHammer

— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.

SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней.

Зарегистрироваться и Начать продвижение

Задача заключается в построении такого решающего правила , чтобы распознавание проводилось с минимальным числом ошибок. Обычный случай – считать пространство признаков евклидовым, т.е. X= R^l . Качество решающего правила измеряют частотой появления правильных решений. Обычно его оценивают, наделяя множество объектов Ω некоторой вероятностной мерой. Тогда задача записывается в виде min P .