КФУ. Карточка публикации. Non Linear Fitting Methods for Machine Learning

КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

RUS

- EN
- 中文
- ES

NON LINEAR FITTING METHODS FOR MACHINE LEARNING

Форма представления

Тезисы и материалы конференций в зарубежных журналах и сборниках

Год публикации

2017

Язык

английский

Авторы, сотрудники КФУ

Магид Евгений Аркадьевич, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Martinez-Garcia E.A., Rodriguez N.A., Rodriguez-Jorge R., Mizera-Pietraszko J., Sheba J.K., Mohan R.E., Magid E. Non Linear Fitting Methods for Machine Learning // International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (Barcelona, Spain; 8-10 November 2017) - p. 807-818.

Аннотация

International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing

Ключевые слова

Machine learning

Название журнала

International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-69835-9_76

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=257543

Файлы ресурса

Название файла	Размер (Мб)	Формат
F_2017_Non_Linear_Fitting_Methods_for_Machine_Learning.pdf	0,26	pdf	посмотреть / скачать

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Магид Евгений Аркадьевич	ru_RU
dc.date.accessioned	2017-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2017-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2017	ru_RU
dc.identifier.citation	Martinez-Garcia E.A., Rodriguez N.A., Rodriguez-Jorge R., Mizera-Pietraszko J., Sheba J.K., Mohan R.E., Magid E. Non Linear Fitting Methods for Machine Learning // International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (Barcelona, Spain; 8-10 November 2017) - p. 807-818.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=257543	ru_RU
dc.description.abstract	International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing	ru_RU
dc.description.abstract	This manuscript presents an analysis of numerical fitting methods used for solving classification problems as discriminant functions in machine learning. Non linear polynomial, exponential, and trigonometric models are mathematically deduced and discussed. Analysis about their pros and cons, and their mathematical modelling are made on what method to chose for what type of highly non linear multidimension problems are more suitable to be solved. In this study only deterministic models with analytic solutions are involved, or parameters calculation by numeric methods, which the complete model can subsequently be treated as a theoretical model. Models deduction are summarised and presented as a survey.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject		ru_RU
dc.title	Non Linear Fitting Methods for Machine Learning	ru_RU
dc.type	Тезисы и материалы конференций в зарубежных журналах и сборниках	ru_RU