- Слабая вероятностная аксиоматика, основанная на предположении о равной вероятности всех разбиений выборки.
- VC-оценки вероятности переобучения, учитывающие степень некорректности метода обучения.
- Методика эмпирического измерения факторов завышенности VC-оценок вероятности переобучения.
- Блочный метод вычисления вероятности переобучения.
- Метод получения точных оценок вероятности переобучения, основанный на порождающих и запрещающих множествах.
- Рекуррентный алгоритм вычисления точных, верхних и нижних оценок вероятности переобучения.
- Точные оценки вероятности переобучения для модельных семейств алгоритмов: слоя и интервала булева куба, монотонных и унимодальных цепочек, единичной окрестности.
- Верхние оценки вероятности переобучения через профиль расслоения и связности семейства алгоритмов.
- Точные оценки полного скользящего контроля для метода ближайшего соседа через профиль компактности выборки. 10. Верхние оценки полного скользящего контроля для монотонных алгоритмов через профиль монотонности выборки.
[2] Рудаков К. В., Воронцов К. В. О методах оптимизации и моно- тонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме рас- познавания // Доклады РАН._ 1999._ Т. 367, № 3._ С. 314–317.
[3] Воронцов К. В. Оптимизационные методы линейной и монотон- ной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распозна- вания //ЖВМ и МФ._ 2000._ Т. 40, № 1._ С. 166–176.
[4] Воронцов К. В. Оценка качества монотонного решающего пра- вила вне обучающей выборки // Интеллектуализация обработ- ки информации: Тез. докл._ Симферополь, 2002._ С. 24–26. 37
[5] Воронцов К. В. О комбинаторном подходе к оценке качества обу- чения алгоритмов // Математические методы распознавания образов: 11-ая Всерос. конф. Тезисы докл._ Пущино, 2003._ С. 47–49.
[6] Воронцов К. В. Комбинаторный подход к оценке качества обу- чаемых алгоритмов // Математические вопросы кибер- нетики / Под ред. О. Б. Лупанов._ М.: Физматлит, 2004._ Т. 13._ С. 5–36.
[7] Воронцов К. В. Комбинаторные обоснования обучаемых алго- ритмов //ЖВМиМФ._ 2004._ Т. 44, № 11._ С. 2099–2112.
[8] Воронцов К. В. Комбинаторные оценки качества обучения по прецедентам // Доклады РАН._ 2004._ Т. 394, № 2._ С. 175–178.
[9] Воронцов К. В. Обзор современных исследований по проблеме качества обучения алгоритмов // Таврический вестник инфор- матики и математики._ 2004._ № 1._ С. 5–24.
[10] Воронцов К. В. Комбинаторный подход к повышению качества логических классификаторов // Интеллектуализация обработ- ки информации: Тезисы докл._ Симферополь, 2004._ С. 44.
[11] Кочедыков Д. А., Ивахненко А. А., Воронцов К. В. Система кредитного скоринга на основе логических алгоритмов класси- фикации // Докл. всеросс. конф. Математические методы рас- познавания образов-12._ М.: МАКС Пресс, 2005._ С. 349–353.
[12] Воронцов К. В., Ивахненко А. А. Эмпирические оценки локаль- ной функции роста в задачах поиска логических закономерно- стей // Искусственный Интеллект._ 2006._ С. 281–284.
[13] Воронцов К. В., Колосков А. О. Профили компактности и выде- ление опорных объектов в метрических алгоритмах классифи- кации // Искусственный Интеллект._ 2006._ С. 30–33.
[14] Воронцов К. В. Слабая вероятностная аксиоматика и надёж- ность эмпирических предсказаний // Докл. всеросс. конф. Ма- 38 тематические методы распознавания образов-13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 21–25.
[15] Ивахненко А. А., Воронцов К. В. Верхние оценки переобучен- ности и профили разнообразия логических закономерностей // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов-13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 33–37.
[16] Кочедыков Д.А., Ивахненко А.А., Воронцов К.В. Применение логических алгоритмов классификации в задачах кредитного скоринга и управления риском кредитного портфеля банка // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов-13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 484–88.
[17] Венжега А. В., Ументаев С. А., Орлов А. А., Воронцов К. В. Проблема переобучения при отборе признаков в линейной ре- грессии с фиксированными коэффициентами // Докл. все- росс. конф. Математические методы распознавания образов- 13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 90–93.
[18] Ульянов Ф. М., Воронцов К. В. Проблема переобучения функ- ций близости при построении алгоритмов вычисления оценок // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов-13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 105–108.
[19] Воронцов К. В., Инякин А. С., Лисица А. В. Система эмпи- рического измерения качества алгоритмов классификации // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов-13._ М.: МАКС Пресс, 2007._ С. 577–580.
[20] Цюрмасто П.А., Воронцов К.В. Анализ сходства алгоритмов классификации в оценках обобщающей способности // Интел- лектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тез. до- кл._ Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008._ С. 232–234.
[21] Vorontsov K. V. On the influence of similarity of classifiers on the probability of overfitting // Pattern Recognition and Image Analysis: new information technologies (PRIA-9)._ Vol. 2._ 39 Nizhni Novgorod, Russian Federation, 2008._ Pp. 303–306.
[22] Vorontsov K. V. Combinatorial probability and the tightness of generalization bounds // Pattern Recognition and Image Ana- lysis._ 2008._ Vol. 18, no. 2._ Pp. 243–259.
[23] Vorontsov K. V. Splitting and similarity phenomena in the sets of classifiers and their effect on the probability of overfitting // Pattern Recognition and Image Analysis._ 2009._ Vol. 19, no. 3._ Pp. 412–420.
[24] Воронцов К. В. Точные оценки вероятности переобучения // Доклады РАН._ 2009._ Т. 429, № 1._ С. 15–18.
[25] Воронцов К. В. Методы машинного обучения, основанные на индукции правил // Труды семинара .Знания и онтологии ELSEWHERE 2009., ассоциированного с 17-й международной конференцией по понятийным структурам ICCS-17, Москва, 21–26 июля._ Высшая школа экономики, 2009._ С. 57–71.
[26] Воронцов К. В. Комбинаторный подход к проблеме переобуче- ния // Докл. всеросс. конф. Математические методы распозна- вания образов-14._ М.: МАКС Пресс, 2009._ С. 18–21.
[27] Иванов М. Н., Воронцов К. В. Отбор эталонов, основанный на минимизации функционала полного скользящего контроля // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов-14._ М.: МАКС Пресс, 2009._ С. 119–122.
[28] Воронцов К. В., Ивахненко А. А., Инякин А. С., Лисица А. В., Минаев П. Ю. .Полигон. _ распределённая система для эмпи- рического анализа задач и алгоритмов классификации // Докл. всеросс. конф. Математические методы распознавания образов- 14._ М.: МАКС Пресс, 2009._ С. 503–506.