Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012
Материал из MachineLearning.
(→Задачи, требующие отдельного обсуждения) |
|||
Строка 183: | Строка 183: | ||
# [[К рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)]] | # [[К рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)]] | ||
- | == | + | == Ещё задачи == |
# [[Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт (пример)]] | # [[Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт (пример)]] | ||
# [[Сингулярное разложение и поисковая машина (пример)]] | # [[Сингулярное разложение и поисковая машина (пример)]] | ||
Строка 189: | Строка 189: | ||
# Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы) | # Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы) | ||
# Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики | # Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики | ||
- | # [[Кластеризация (пример) [http://www.moscow_city.vybory.izbirkom.ru/region/region/moscow_city?action=show&root=772000114&tvd=2772000523442&vrn=100100031793505®ion=77&global=true&sub_region=77&prver=0&pronetvd=null&vibid=2772000523442&type=227 | + | # [[Кластеризация (пример)]] [http://www.moscow_city.vybory.izbirkom.ru/region/region/moscow_city?action=show&root=772000114&tvd=2772000523442&vrn=100100031793505®ion=77&global=true&sub_region=77&prver=0&pronetvd=null&vibid=2772000523442&type=227] |
== Составить == | == Составить == | ||
* Список типичных типографических ошибок | * Список типичных типографических ошибок | ||
* Список ошибок BibTeX | * Список ошибок BibTeX |
Версия 09:58, 5 марта 2012
Список задач
Общий план работ
Дата | Что делаем | Результат для обсуждения | |
---|---|---|---|
Февраль | 29 | Выбрана задача, найдены базовые публикации. | Аннотация, 600 знаков. |
Март | 7 | Собрана литература, она в bib; найдены данные. | Введение, примерно одна страница. |
14 | Поставлена задача, собраны материалы по работе. Найдены публикации. | Постановка задачи, полстраницы. | |
21 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Визуализация данных. | |
28 | Описание алгоритма, часть 1. | Теоретическая часть. | |
Апрель | 4 | Описание алгоритма, часть 2. | Теоретическая часть завершена. |
11 | Завершение вычислительного эксперимента. | Контрольная точка - показ статьи в целом. | |
18 | Доработка статьи. | Доклад, первая группа. | |
25 | Подача статьи в журнал. | Доклад, вторая группа. |
Аннотации
Название задачи
Текст аннотации.
Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)
Построение интегрального индикатора - введение отношения порядка на множестве сравнимых объектов. Предполагается, что каждый объект описан вектором, компоненты которого являются результатами измерений соответствующих показателей. Все измерения выполены в линейных шкалах. Интеграральный индикатор - скаляр, поставленный в соответствие объекту. Интегральный индикатор для набора объектов - вектор, компоненты которого поставлены в соответствие сравниваемым объектам.
Распространенным алгоритмом построения интегральных индикаторов для объектов, описанных в линейных шкалах, является линейная комбинация значений показателей. Основная задача заключается в определении весов показателей.
Существуют две основные разновидности рассматриваемой задачи:
- Построение интегрального индикатора методом "с учителем"
есть экспертные оценки качества объектов и важности показателей
необходимо согласовать значения интегрального индикатора и весов показателей
- Построение интегрального индикатора методом "без учителя"
веса вычисляются исходя из некоторого заданного критерия информативности описаний.
Черновой список задач
- Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей (пример)
- Oblique decision trees: алгоритм Яндекс для системы Полигон (пример)
- Сравнительный анализ регрессионных остатков в SVN-регрессии (пример)
- Алгоритмы нахождения гауссовских смесей (пример)
- Аппроксимация эмпирических функций распределения (пример)
- Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами (пример)
- Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен (пример)
- Анализ текста методами структурного обучения (пример)
- CMARS: аппроксимация сплайнами (пример)
- Полиномы Чебышева и метод прогонки при прогнозировании временных рядов (пример)
- Сравнение методов ARMA и FLS при ретроспективном прогнозировании (пример)
- Локальные методы прогнозирования с выбором метрики (пример)
- Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования (пример)
- Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии (пример)
- Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями (пример)
- Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)
- К рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)
Ещё задачи
- Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт (пример)
- Сингулярное разложение и поисковая машина (пример)
- Сравнение алгоритмов многокритериальной оптимизации (пример)
- Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
- Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
- Кластеризация (пример) [1]
Составить
- Список типичных типографических ошибок
- Список ошибок BibTeX