Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Вы не можете выполнять запрошенное действие.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

__NOTOC__ '''Целых Влада Руслановна''' '''МФТИ, ФУПМ''' Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" Направление "'''Интеллектуальный анализ данных'''" Mailto: Celyh@inbox.ru == Отчеты о научно-исследовательской работе == === Весна 2012, 6-й семестр=== '''Многомерные адаптивные регрессионные сплайны''' ''В работе рассматриваются многомерные адаптивные регрессионные сплайны. Метод позволяет получить модели, дающие достаточно точную аппроксимацию, даже в тех случаях, когда связи между предикторными и зависимыми переменными имеют немонотонный характер и сложны для приближения параметрическими моделями. Экспериментально исследуется зависимость ошибки аппроксимации от сложности модели. Для иллюстрации работы метода используются тестовые данные, данные ЭКГ и данные из области финансовой математики.'' '''Публикация''' *{{биб.статья |автор = Целых В.Р. |заглавие = Многомерные адаптивные регрессионные сплайны |издание = Машинное обучение и анализ данных |год = 2012 |номер = 3 |ISSN = 2223-3792 |страницы = 272-278 |url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Celyh2012MARS.pdf?revision=2727 }} === Осень 2012, 7-й семестр=== '''Критерии согласия для разреженных дискретных распределений и их применение в тематическом моделировании''' '' Критерий согласия Пирсона неприменим к сильно разреженным распределениям, так как в этих случаях распределение статистики плохо описывается асимптотическим законом хи-квадрат, зависит от длины выборки и вида исходного распределения. В данной работе предлагаются статистические критерии, основанные на сэмплировании Монте-Карло, и рассматривается их применение в задачах анализа текстов, в частности, для проверки гипотезы условной независимости при построении и оценивании вероятностных тематических моделей.'' '''Публикация''' *{{биб.статья |автор = Целых В.Р., Воронцов К.В. |заглавие = Критерии согласия для разреженных дискретных распределений и их применение в тематическом моделировании |издание = Машинное обучение и анализ данных |год = 2012 |номер = 4 |страницы = 436-446 }} === Весна 2013, 8-й семестр=== '''Статистические критерии адекватности вероятностных тематических моделей коллекции текстовых документов''' ''Работа посвящена построению критерия, проверяющего одно из основных предположений тематического моделирования - гипотезу условной независимости слов в теме от документа. Предлагаются два статистических теста: один основан на вычислении эмпирических распределений статистики хи-квадрат путём сэмплирования, а второй - на множественном использовании точного теста Фишера. Рассматривается применение предложенных тестов для проверки адекватности вероятностных тематических моделей.'' === Осень 2013, 9-й семестр=== '''Лингвистические методы анализа электрокардиограмм''' ''В работе исследована возможность диагностики заболеваний внутренних органов по данным об амплитудах и интервалах кардиоциклов. Реализован метод информационного анализа ЭКГ-сигналов, основанный на представлении ЭКГ в виде последовательности символов (кодограммы) и заключающийся в определении диагностических эталонов заболеваний. Разработаны различные алгоритмы классификации, проведен их анализ и сравнение.'' === Весна 2014, 10-й семестр=== '''Лингвистические методы анализа электрокардиосигналов для задач дифференциальной диагностики''' ''Продолжены исследования и разработка алгоритмов статистического обучения для диагностики заболеваний по дискретизированным электрокардиосигналам. Реализован метод скользящего контроля для сравнения алгоритмов и сами алгоритмы: наивный Байес, синдромный алгоритм, логистическая регрессия. Реализованы перестановочные статистические тесты для отбора информативных признаков.'' '''Публикация''' *{{биб.статья |автор = Uspenskiy V. M., Vorontsov K. V., Tselykh V. R., Bunakov V. A. |заглавие = Information Function of the Heart: Discrete and Fuzzy Encoding of the ECG-Signal for Multidisease Diagnostic System |издание = Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology |год = 2014 }} [[Медиа:Uvcb14amctm-eng.pdf‎|Ссылка на статью ]]

• Шаблон:Биб.статья
• Шаблон:Переводы

Возврат к странице Участник:Celyh.