Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Задачи: Рецензенты) |
|||
Строка 30: | Строка 30: | ||
| [[Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт)]] | | [[Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт)]] | ||
| Николай Балдин | | Николай Балдин | ||
- | | | + | | Георгий Рудой |
| [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Baldin2011EssNonLinear Baldin2011EssNonLinear] | | [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Baldin2011EssNonLinear Baldin2011EssNonLinear] | ||
| | | | ||
Строка 48: | Строка 48: | ||
| [[Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей]] | | [[Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей]] | ||
| Георгий Рудой | | Георгий Рудой | ||
- | | | + | | Николай Балдин |
| [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Rudoy2012Generation/ Rudoy2012Generation] | | [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Rudoy2012Generation/ Rudoy2012Generation] | ||
| | | | ||
Строка 76: | Строка 76: | ||
| | | | ||
|} | |} | ||
- | + | ||
== План работ == | == План работ == | ||
{|class="wikitable" | {|class="wikitable" |
Версия 22:37, 25 сентября 2011
Перед выполнением заданий рекомендуются к прочтению
- Численные методы обучения по прецедентам
- Отчет о выполнении исследовательского проекта
- Автоматизация и стандартизация научных исследований
Задачи
План работ
Дата | Что делаем | Результат | |
---|---|---|---|
Сентябрь | 12 | Есть данные, они описаны; найдены публикации, они в bib, аннотация в заготовке статьи. | Аннотация, описание данных. |
19 | Визуализировать данные, показать картинки, рассказать о литературе. | Картинки, рассказ о методах, bib-файл. | |
26 | Написано введение: обзор методов решения задачи, описан предлагаемый подход в целом. | Раздел "Введение". | |
Октябрь | 3 | Поставлена задача, описана новизна подхода, сделан черновик решения задачи. | Раздел "Постановка задачи". |
10 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Описание результатов в раздел "ВЭ". | |
17 | Описан предлагаемый подход в деталях. | Радел "Описание предлагаемого подхода". | |
24 | Вычислительный эксперимент завершен. | Картинки, таблицы в раздел "ВЭ". | |
31 | Описаны результаты, последняя часть. | Раздел "Заключение". | |
Ноябрь | 7 | Завершена критическая часть статьи, анализ ошибок/метода. | Критическое сравнение результатов, раздел "Обсуждение". |
14 | Корректировка статьи, последовательность изложения. | Замечания рецензента. | |
21 | Корректировка статьи, теоретическая часть. | Проработанная теоретическая часть. | |
28 | Корректировка статьи, согласованность. | Статья, досупная для понимания. | |
Декабрь | 5 | Контрольная точка представления готового варианта статьи, выбран журнал. | Статья, шаблон журнала. |
12 | Сделан доклад по статье, статья подана в журнал. | Доклад. |
Задачи, черновик
- Выбор моделей прогнозирования объемов потребления и цен электроэнергии
- Прогнозирование вторичной структуры белка с использованием физико-химических измерений характеристик аминокислотных остатков
- Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
- Порождение признаков при прогнозировании вторичной структуры белка
- Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников
- Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
- Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
- Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами
- Устойчивость и сходимость оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
- Событийное моделирование и прогноз цен на сахар
- Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей
- Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт)
- Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов
- Статистические модели естественных языков (было: Анализ речевых сигналов)
- Доработать, решить обратную задачу Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)
- Доработать, похоже за задачу 6. Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)
Также см. другие темы на развитие/доработку.