대수 분류기, 자세한 정보?

대수 분류기 (고급 교차 검증, 온라인 교육 및 병렬 교육에 대한 일반적인 접근 방식)를 읽었 으며 파생 알고리즘의 성능에 놀랐습니다. 그러나 Naive Bayes (및 GBM) 외에 프레임 워크에 적용되는 알고리즘이 많지 않은 것 같습니다.

다른 분류기에서 작업 한 다른 논문이 있습니까? (SVM, 랜덤 포레스트)

나는 당신이 언급 한 기사를 조금 읽었습니다. 나에게 대수 통계의 접근 방식을 사용하는 구성처럼 보입니다. 다음을 살펴볼 수 있습니다.

Cencov, Nikolai 니콜라 비치. 통계 결정 규칙 및 최적 추론. 53. American Mathematical Soc., 2000 년.

이 책은 구식입니다. 한 가지 이유는 요즘 "범주 형 응용 프로그램"에 관심이없는 사람들이 많지 않기 때문입니다. 원래 인쇄본은 약 1980 년대였습니다. 그러나 통계에 관한 거의 모든 현대 대수학 연구는이 제목으로 거슬러 올라갑니다.

언급 한 논문에 사용 된 또 다른 읽기 쉬운 소개는 다음과 같습니다.

Drton, Mathias, Bernd Sturmfels 및 Seth Sullivant. 대수 통계 강의. Vol. 39. Springer Science & Business Media, 2008.

귀하의 질문에 언급 한 논문은 문제를 분류하는 데 일조 이론적 구성을 적용하는 것입니다. 따라서 이러한 참조가 도움이되기를 바랍니다.