Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Пащенко Дмитро
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Пащенко, Д. (2022). Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3222
[ДСТУ] Пащенко Д. Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 30 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3222 (дата звернення: 25.07.2026).
Розроблено Python-пакет для розв’язання задачі класифікації методом опорних векторів (SVM) з використанням субградієнтного підходу. Реалізована інтеграція з scikit-learn, що дозволяє виконувати мультикласову класифікацію на базі бінарної, використовувати оцінювач як елемент scikit-learn pipeline тощо. Проведено тестування створеного пакету на базі методу sklearn.utils.estimator_checks.check_estimator(). Досліджено аналогічні інструменти в scikit-learn та знайдено умови доречності використання саме нашого описаного в роботі пакету. Проведено порівняльний аналіз різних функцій втрат. Обґрунтовано доцільність використання hinge loss та субградієнтного підходу. Продемонстровано можливості ядрового методу опорних векторів на основі субградієнтного методу.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
121 Інженерія програмного забезпечення
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Завантажити
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

950.56 KB

Контрольна сума :

(MD5):12fe3e9dc23dc53c057f7d057bef533c

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International