Ho letto i classificatori algebrici: un approccio generico alla convalida incrociata rapida, alla formazione online e alla formazione parallela e sono rimasto sorpreso dalle prestazioni degli algoritmi derivati. Tuttavia, sembra che oltre a Naive Bayes (e GBM) non ci siano molti algoritmi adattati al framework.
Ci sono altri articoli che hanno lavorato su classificatori diversi? (SVM, foreste casuali)
Risposte:
Ho letto un po 'nell'articolo che hai citato, a me sembra una costruzione usando l'approccio delle statistiche algebriche. Potresti dare un'occhiata a:
Cencov, Nikolai Nikolaevich. Regole di decisione statistica e inferenza ottimale. No. 53. American Mathematical Soc., 2000.
Questo libro è un po 'obsoleto, uno dei motivi è che al giorno d'oggi non ci sono molte persone interessate alle "applicazioni categoriche", la sua stampa originale è degli anni '80. Ma quasi tutti i moderni studi algebrici nelle statistiche possono essere ricondotti a questo titolo.
Un'altra introduzione molto leggibile usata nel documento che hai citato è:
Drton, Mathias, Bernd Sturmfels e Seth Sullivant. Lezioni frontali su statistiche algebriche. Vol. 39. Springer Science & Business Media, 2008.
L'articolo che hai citato nella tua domanda è un'applicazione della costruzione teorica monoidale sul problema di classificazione, che sembra interessante. Quindi spero che questi riferimenti aiutino.