Оптимальное квантование для повышения качества бинарных классификаторов - Паклин, Н.Б.; Афанасьев, В.В. (Искусственный интеллект, 2013)
В статье рассматривается задача оптимального квантования и ее более общий случай – формирование конечных классов с целью предобработки выборок в машинном обучении для повышения качества бинарных классификаторов. На примере решения открытой конкурсной задачи показано, что предварительное формирование конечных классов позволяет построить эффективные классификаторы даже с применением относительно простых средств интеллектуального анализа данных, таких как логистическая регрессия.