http://patristics.ru/enc_wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9E_%D0%B1%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B2%D0%B5_%D0%9E%D0%BA%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B0О бритве Оккама - История изменений2026-04-29T23:01:03ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.40.0http://patristics.ru/enc_wiki/index.php?title=%D0%9E_%D0%B1%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B2%D0%B5_%D0%9E%D0%BA%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B0&diff=869&oldid=prevVyacheslav-fv в 08:43, 20 июля 20242024-07-20T08:43:40Z<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="ru">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Предыдущая версия</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Версия от 11:43, 20 июля 2024</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l4">Строка 4:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 4:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Т. е. большая простота классификатора не предполагает непременно большую точность: распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Т. е. большая простота классификатора не предполагает непременно большую точность: распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== Сноски ==</ins></div></td></tr>
</table>Vyacheslav-fvhttp://patristics.ru/enc_wiki/index.php?title=%D0%9E_%D0%B1%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B2%D0%B5_%D0%9E%D0%BA%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B0&diff=868&oldid=prevVyacheslav-fv: Новая страница: «Распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике: "In machine learning, this is [Occam’s razor] often taken to mean that, given two classifiers with the same training error, the simpler of the two will likely have the lowest test error. Purported proofs of this claim appear regularly in the lite...»2024-07-20T08:43:15Z<p>Новая страница: «Распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике: "In machine learning, this is [Occam’s razor] often taken to mean that, given two classifiers with the same training error, the simpler of the two will likely have the lowest test error. Purported proofs of this claim appear regularly in the lite...»</p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>Распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике:<br />
<br />
"In machine learning, this is [Occam’s razor] often taken to mean that, given two classifiers with the same training error, the simpler of the two will likely have the lowest test error. Purported proofs of this claim appear regularly in the literature, but in fact there are many counter examples to it, and the “no free lunch” theorems imply it cannot be true. We saw one counter-example in the previous section: model ensembles. The generalization error of a boosted ensemble continues to improve by adding classifiers even after the training error has reached zero."<ref>Domingos P. A few useful things to know about machine learning // Communications of the ACM. Vol. 55 (10). 2012. n. 11.</ref><br />
<br />
Т. е. большая простота классификатора не предполагает непременно большую точность: распространенная современная интерпретация "бритвы Оккама" для широкого круга задач не работает даже в математике.</div>Vyacheslav-fv