The problem of constructing bayesian classifier under apriori uncertainty

Abstract

В статье рассматривается модель образовательного процесса как марковского в некотором приближении с дискретными состояниями и непрерывным временем. Все переходы системы из состояния в состояние, происходящие под действием некоторых потоков событий, представлены в виде размеченного графа состояний, который представляет собой «схему гибели и размножения». Рассматривается вопрос используемой терминологии теории распознавания, анализируются особенности проектирования байесовских классификаторов в условиях параметрической априорной неопределенности. Рассматриваются вопросы практического применения объекта исследования в задачах диагностики качества образовательного процесса при существенно ограниченных объемах обучающей выборки.У статті розглядається модель освітнього процесу як марковськогов деякім наближенні з дискретними станами і безперервним часом. Усі переходи системи зі стану в стан, що відбуваються під дією деяких потоків подій, представлені у вигляді розміченого графа станів, який являє собою "схему загибелі і розмноження". Розглядається питання використовуваної термінології теорії розпізнавання, аналізуються особливості проектування байеєсовських класифікаторів в умовах параметричної апріорної невизначеності. Розглядаються питання практичного застосування об'єкта дослідження в завданнях діагностики якості освітнього процесу при істотно обмежених обсягах навчальної вибірки.In the article the model of the educational process as a Markov some approximation with discrete states and continuous time is considered. All transitions from state to state, occurring under the influence of some streams of events, presented in the form of a mark-up of the state graph. Such graph is a "scheme of birth and death". The question of the terminology used, analyzes the characteristics of the design of Bayesian classifiers under parametric a priori uncertainty is considered. The practical application of the research object in the diagnostics of the quality of the educational process at substantially limited amounts of training sample is considered