Я прочитав алгебраїчні класифікатори: загальний підхід до швидкої перехресної валідації, навчання в Інтернеті та паралельне навчання і був вражений виконанням похідних алгоритмів. Однак, схоже, що за межами Naive Bayes (та GBM) не так багато алгоритмів, адаптованих до фреймворку.
Чи є інші документи, які працювали над різними класифікаторами? (СВМ, випадкові ліси)
Відповіді:
Я читав трохи статті, яку ви згадали, мені здається, що це конструкція з використанням підходу з алгебраїчної статистики. Ви можете подивитися:
Ценков, Микола Миколайович. Правила статистичного рішення та оптимальний висновок. № 53. Американський математичний соц., 2000.
Ця книга трохи застаріла, одна з причин - в даний час не так багато людей, які цікавляться "категоричними додатками", її оригінальний друк - близько 1980-х. Але майже всі сучасні алгебраїчні дослідження статистики можна простежити до цього заголовку.
Ще одне дуже читабельне вступ, що використовується у згаданому вами документі:
Дртон, Матіас, Бернд Штурмфельс і Сет Саллівант. Лекції з алгебраїчної статистики. Вип. 39. Springer Science & Business Media, 2008.
Документ, про який ви згадали у своєму запитанні, - це застосування моноїдної теоретичної побудови на проблему класифікації, яка виглядає цікавою. Тож сподіваємось, що ці посилання допоможуть.