Участник:Aleksandra.Tokmakova
Материал из MachineLearning.
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 6 семестр) |
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 7 семестр) |
||
| Строка 47: | Строка 47: | ||
'''Публикации''' | '''Публикации''' | ||
| - | + | {{Статья|BibtexKey = Tokmakova2011HyperPar | |
|автор = А.А.Токмакова | |автор = А.А.Токмакова | ||
|название = Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей | |название = Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей | ||
| Строка 53: | Строка 53: | ||
|год = 2011 | |год = 2011 | ||
|номер = 2 | |номер = 2 | ||
| - | |ISSN = 2223-3792 | + | |ISSN = 2223-3792(опубликовано) |
|язык = russian | |язык = russian | ||
|страницы = 140-155 | |страницы = 140-155 | ||
| Строка 59: | Строка 59: | ||
}} | }} | ||
| - | + | {{Статья|BibtexKey = Tokmakova2011Hyperpar | |
|автор = А.А.Токмакова и А.А.Зайцев | |автор = А.А.Токмакова и А.А.Зайцев | ||
|название = Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков | |название = Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков | ||
| - | |журнал = Информатика и её применения | + | |журнал = Информатика и её применения(принято в печать) |
|год = 2012 | |год = 2012 | ||
|номер = 4 | |номер = 4 | ||
Версия 12:37, 29 мая 2012
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru
Отчет о научно-исследовательской работе за 6 семестр
Название
Выделение периодической компоненты из временного ряда
Аннотация
В проекте исследуется временной ряд на наличие периодической компоненты. На основе теории о рядах Фурье строится тригонометрическая интерполяция предложенных временных рядов методом наименьших квадратов. Также производится оценка параметров функции метода наименьших квадратов в зависимости от качества прогнозирования. В вычислительном эксперименте приводятся результаты работы корреляционной функции и метода наименьших квадратов на зашумлённом модельном синусе и реальном временном ряде электрокардиограммы.
Ключевые слова: корреляционная функция, тригонометрическая интерполяция, метод наименьших квадратов, периодическая компонента.
Публикации
А.А.Токмакова Выделение периодической компоненты из временного ряда. — 2011. — № 1. — С. 40-50.
Отчет о научно-исследовательской работе за 7 семестр
Название
Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
Аннотация
В работе решается задача отбора признаков при восстановлении линейной регрессии. Принята гипотеза о~нормальном распределении вектора зависимой переменной и~параметров модели. Для оценки ковариационной матрицы параметров используется аппроксимация Лапласа: логарифм функции ошибки приближается функцией нормального распределения. Исследуется проблема присутствия в выборке шумовых и~коррелирующих признаков, так как при их наличии матрица ковариаций параметров модели становится вырожденной. Предлагается алгоритм, производящий отбор информативных признаков. В вычислительном эксперименте приводятся результаты исследования на временном ряде.
Ключевые слова: байесовский вывод, ковариационная матрица, гиперпараметры модели, отбор признаков, регрессия.
Публикации
А.А.Токмакова Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей. — 2011. — № 2. — С. 140-155.
А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков. — 2012. — № 4.
Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр
Название
Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков
Аннотация
Рассматривается задача выбора регрессионной модели. Предполагается, что вектор параметров модели − многомерная случайная величина с независимо распределёнными компонентами. В работе предложен способ оптимизации праметров и гиперпараметров. Приведены явные оценки гиперпараметров для случая линейных и нелинейных моделей. Показано как полученные оценки используются для отбора признаков. Предложенный подход сравнивается с подходом, использующим для лценки гиперпараметров аппроксимацию Лапласа.
Ключевые слова: регрессия, выбор признаков, распределение параметров, оценка гипертараметров, байесовский вывод.
Публикации
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия. — 2012. — № 11.
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков. — 2012. — № 3. — С. 347-353.
Доклады на научных конференциях
2012, апрель. Участие в XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» с работой «Оценка ковариационных матриц параметров модели при восстановлении линейной регрессии»
Гранты
«Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС
