मैंने बीजगणितीय वर्गीकरणों को पढ़ा है: तेजी से पार-सत्यापन, ऑनलाइन प्रशिक्षण, और समानांतर प्रशिक्षण के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण और व्युत्पन्न एल्गोरिदम के प्रदर्शन से चकित था। हालांकि, ऐसा लगता है कि नैवे बेस (और जीबीएम) से परे फ्रेमवर्क के लिए अनुकूलित कई एल्गोरिदम नहीं हैं।
क्या कोई अन्य कागजात हैं जो अलग-अलग क्लासिफायर पर काम करते हैं? (एसवीएम, यादृच्छिक वन)
जवाबों:
मैंने आपके द्वारा बताए गए लेख में थोड़ा सा पढ़ा, मेरे लिए यह ऐसा लगता है जैसे बीजीय सांख्यिकी से दृष्टिकोण का उपयोग करके एक निर्माण। आप पर एक नज़र रखना चाहते हो सकता है:
सेनकोव, निकोलाई निकोलाइविच। सांख्यिकीय निर्णय नियम और इष्टतम अनुमान। नंबर 53. अमेरिकी गणितीय सोसाइटी।, 2000।
यह पुस्तक थोड़ी पुरानी है, एक कारण यह है कि आजकल "श्रेणीबद्ध अनुप्रयोगों" में बहुत से लोग दिलचस्पी नहीं लेते हैं, इसका मूल प्रिंट 1980 के आसपास है। लेकिन आंकड़ों में लगभग सभी आधुनिक बीजीय अध्ययनों से इस शीर्षक का पता लगाया जा सकता है।
आपके द्वारा उल्लिखित कागज में प्रयुक्त एक और बहुत ही पठनीय परिचय है:
ड्रटन, मैथियास, बर्न स्टर्मफेल्स और सेठ सुलिवंत। बीजीय सांख्यिकी पर व्याख्यान। वॉल्यूम। 39. स्प्रिंगर साइंस एंड बिजनेस मीडिया, 2008।
आपके प्रश्न में जिस पेपर का आपने उल्लेख किया है, वह समस्या को वर्गीकृत करने पर मोनॉइड सैद्धांतिक निर्माण का एक अनुप्रयोग है, जो दिलचस्प लगता है। इसलिए उम्मीद है कि ये संदर्भ मदद करेंगे।