Tôi đã đọc các phân loại Đại số: một cách tiếp cận chung để xác thực chéo nhanh, đào tạo trực tuyến và đào tạo song song và rất ngạc nhiên về hiệu suất của các thuật toán dẫn xuất. Tuy nhiên, dường như ngoài Naive Bayes (và GBM) không có nhiều thuật toán phù hợp với khung.
Có bất kỳ giấy tờ khác đã làm việc trên các phân loại khác nhau? (SVM, Rừng ngẫu nhiên)
Câu trả lời:
Tôi đọc một chút vào bài báo mà bạn đề cập, với tôi nó có vẻ giống như một công trình sử dụng cách tiếp cận từ thống kê đại số. Bạn có thể muốn có một cái nhìn tại:
Cencov, Nikolai Nikolaevich. Quy tắc quyết định thống kê và suy luận tối ưu. Số 53. Soc Toán học Hoa Kỳ, 2000.
Cuốn sách này hơi lỗi thời, một lý do là ngày nay không có nhiều người quan tâm đến "các ứng dụng phân loại", bản in gốc của nó là vào khoảng những năm 1980. Nhưng hầu như tất cả các nghiên cứu đại số hiện đại trong thống kê có thể được truy trở lại tiêu đề này.
Một giới thiệu rất dễ đọc khác được sử dụng trong bài báo mà bạn đề cập là:
Drton, Mathias, Bernd Sturmfels và Seth Sullivant. Các bài giảng về thống kê đại số. Tập 39. Springer Science & Business Media, 2008.
Bài báo mà bạn đề cập trong câu hỏi của bạn là một ứng dụng xây dựng lý thuyết đơn hình vào việc phân loại vấn đề, có vẻ thú vị. Vì vậy, hy vọng những tài liệu tham khảo giúp.