Мухамедиев Р. И., Мухамедиева Е.Л., Кучин Я. И. Таксономия  методов  машинного обучения и оценка качества классификации и обучаемости // Электронный журнал Cloud of science. – 2015. – T. 2, № 3 – 13 c.
Аннотация
В работе рассматриваются так называемые интеллектуальные методы и как их важная составляющая — сфера машинного обучения (machine learning — ML), относящаяся к части слабого искусственно интеллекта. Приведена таксономия методов  ML и описаны показатели оценки точности классификации. Рассмотрены способы использования «кривых обучения» для оценки методов ML в динамике роста числа обучающих примеров.
Ключевые слова: машинное обучение,  искусственные нейронные сети, accuracy, precision, recall, T1 Score.
[http://geoml.info/?p=336]
References

  1. Srinivasa N., Cruz-Albrecht, J.M. Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics // IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. – 2014. – Vol. 3 (1). – P. 51-56.
  2. Сандра Блейксли, Джефф Хокинс «Об интеллекте». – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 240 с.
  3. Weiß G. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. – Cambridge: MIT Press, 1999. – 648 pp.
  4. Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A modern approach. – New Jersey: Upper Saddle River, 2010. –  1078 с.
  5. Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. I. Модели многоагентной самоорганизации. Известия РАН. Теория и системы управления. – 2012, № 2, с. 92–120
  6. Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. II. Приложения и технологии разработки. Известия РАН. Теория и системы управления. – 2012, № 3, с. 55–75
  7. Machine learning. Wikipedia.http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning 12.9.2015
  8. Tim Jones. Artificial Intelligence: A Systems Approach. INFINITY SCIENCE PRESS LLC Hingham, Massachusetts, New Delhi, 2008. ISBN: 978-0-9778582-3-1
  9. Т. Кохонен. Ассоциативная память. – М. : Мир, 1980. – 240 с
  10. Нейрокомпьютеры: Учеб. Пособие для вузов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 320 с.
  11. Minsky L., Papert S.A. Perceptrons. An Introduction to Computational Geometry. – MIT, 1969. – 292 pp.
  12. Python for artificial Intelligence https://wiki.python.org12.2014.
  13. The University of Waikato http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka 5.06.2015.
  14. Van der Baan, and Jutten, C. Neural networks in geophysical applications // Geophysics. – 2000. – № 65(4). – P. 1032-1047.
  15. Baldwin, J. L, R. M. Bateman and C. L. Wheatley. Application of a neural network to the problem of mineral identification from well logs // The Log Analyst. – 1990. – № – P. 279-293.
  16. Benaouda B., Wadge G., Whitmark R.B., Rothwell R. G., MacLeod C. Inferring the lithology of borehole rocks by applying neural network classifiers to downhole logs — an example from the Ocean Drilling Program // Geophysical Journal International. – 1999. – P. 477- 491.
  17. Saggaf M. M., Nebrija Ed. L. Estimation of missing logs by regularized neural networks //AAPG Bulletin. – 2003. – № 8. – P. 1377-1389.
  18. В.А. Тененёв, Б.А. Якимович, М.А. Сенилов, Н.Б. Паклин. Интеллектуальные системы интерпретации геофизических исследований скважин // Штучний інтелект. – 2002. № – 338 с.
  19. Klaus Yelbig and Sven Treitel. Computational Neural Networks For Geophysical Data Processing. Editor: Mary M. Poulton. – 2001. – 335 рp.
  20. Borsaru, B. Zhou, T. Aizawa, H. Karashima, T. Hashimoto. Automated lithology prediction from PGNAA and other geophysical logs // Applied Radiation and Isotopes. 2006. – № 64. – P. 272–282.
  21. Rogers S.J., Chen H.C., Kopaska-Merkel D.C.t Fang J.H. Predicting permeability from porosity using artificial neural networks //AAPG Bulletin. – – P. 786-1797.
  22. Kapur L., Lake L., Sepehrnoori K., Herrick D., Kalkomey C. Facies prediction from core and log data using artificial neural network technology // Transactions of the 39th Society of Professional Well Log Analysts Annual Logging Symposium. – 1998. – 11 pp.
  23. Алёшин С.П., А.Л. Ляхов. Нейросетевая оценка минерально-сырьевой базы региона по данным геофизического мониторинг // Нові технології № 1 (31). – 2011. – C. 39-43..
  24. Rogers S.J., Chen H.C., Kopaska-Merkel D.C.t Fang J.H. Predicting permeability from porosity using artificial neural networks //AAPG Bulletin. – 1995. – P. 786-1797.
  25. Костиков Д. В. Инструментальные средства интерпретации геофизических исследований скважин на основе преобразованных каротажных диаграмм с помощью многослойной нейронной сети. Диссертация кандидата технических наук. – М.: РГБ, 2007. – 189 с.
  26. Guoqiang Peter Zhang. Neural Networks for Classification: A Survey // IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS — PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS. – – V. 30. – №. 4.
  27. David Kriesel. A Brief Introduction to Neural Networks http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks09.2015
  28. Joseph A. Cruz and David S. Wishart Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis // Cancer Informatics. – 2006. – Vol. 2. – P. 59–77.
  29. Shoeb, Ali H., and John V. Guttag. Application of machine learning to epileptic seizure detection //Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning. – 2010. – P. 975-982.
  30. Mannini, Andrea, and Angelo Maria Sabatini. Machine learning methods for classifying human physical activity from on-body accelerometers //Sensors. – 2010. – № 2. – P.  1154-1175.
  31. Ballester, Pedro J., and John BO Mitchell. A machine learning approach to predicting protein–ligand binding affinity with applications to molecular docking // Bioinformatics. – 2010. – Vol. 9. – P. 1169-1175.
  32. Farrar, Charles R., and Keith Worden.Structural health monitoring: a machine learning perspective // John Wiley & Sons. – 2012. – 66 рр.
  33. Frederich Recknagel. Application Of macine Learning To Ecological Modelling // Ecological Modelling. – 2001. № 146. 303-310.
  34. Clancy, Charles, Joe Hecker, Erich Stuntebeck, and Tim O. Shea. Applications of machine learning to cognitive radio networks //Wireless Communications, IEEE  2007. – № 4. – P. 47-52.
  35. Ball, Nicholas M., and Robert J. Brunner. Data mining and machine learning in astronomy //International Journal of Modern Physics.  – 2007. – № 7. – P. 1049-1106.
  36. Csaba Szepesv´ari. Algorithms for Reinforcement Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine // Learning series by Morgan & Claypool Publishers. – 2009. – 98 pp.
  37. Xiaojin Zhu. Semi-Supervised Learning Literature Survey // Computer Sciences. –2008. – 60 pp.
  38. Kohonen, Teuvo. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps // Biological Cybernetics. – Vol. 43 (1). – P. 59–69.
  39. K. Jain, M.N. Murty, P.J. Flynn. Data Clustering: A Review // ACM Computing Surveys.  – Vol. 31. –  №. 3. – P. 264-323.
  40. Wesam Ashour BarbakhYing Wu, Colin Fyfe. Review of Clustering Algorithms. Non-Standard Parameter Adaptation for Exploratory Data Analysis // Studies in Computational Intelligence. – 2009.  – Vol. 249. P. 7-28.
  41. Taiwo Oladipupo Ayodele. Types of Machine Learning Algorithms // New Advances in Machine Learning. – 2010. – P. 19-48.
  42. Hamza Awad Hamza Ibrahim et al. (2012) Taxonomy of Machine Learning Algorithms to classify realtime Interactive applications // International Journal of Computer Networks and Wireless Communications. – 2012. – Vol. 2. – № 1. – P. 69-73.
  43. Cohen J. A coefficient of agreement for nominal scales // Educational and Psychological Measurement. – 1960. – P. 37-46.
  44. RapidMiner and RapidAnalytics http://www.rapid-i.com 11.09.2014