Классификация vs Сложности
Объединил посты DEEP_ECONOM по темам «сложности» и «классификации» в один. Считаю, что здесь «ноги растут из одного места». Если ставить задачу моделирования процесса самообучения, то тема архиважная. Все пытаются как-то бороться с «тьюринговой трясиной». Есть целый проект, посвященный теме « Антисложность». В связи с математическим определением сложности чаще всего обращают внимание на «колмогоровскую сложность». Мне нравится интерпретация Арнольда для школьников, которая имеет свой название «сложность по Арнольду», не смотря на критические замечания. Если углубляться в тему, то стоит обратить внимание на методы борьбы со сложностью (которая по Арнольду - это просто мощность множества, тривиальное «много»), а эта и есть древняя и до сих пор актуальная таксономия. Уж если придерживаться принципа Оккамы или закона достаточного основания, не следует забывать о ретроспективной стороне любой темы, о её генезисе. Часто, как раз в погоне за формализацией ради формализации выхолащивается смысл, теряются важные для понимания контексты. Если, опять же, вернуться к математической стороне дела, то стоит обратить внимание на задачи классификации *.
Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация *