Участник:Aleksandra.Tokmakova

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 11: Строка 11:
=== Весна 2011, 6-й семестр===
=== Весна 2011, 6-й семестр===
-
'''Название'''
+
'''Выделение периодической компоненты из временного ряда'''
-
Выделение периодической компоненты из временного ряда
+
''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.''
-
 
+
-
'''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'''
'''Публикации'''
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Токмакова А.А.
|автор = Токмакова А.А.
|название = Выделение периодической компоненты из временного ряда
|название = Выделение периодической компоненты из временного ряда
Строка 36: Строка 29:
=== Осень 2011, 7-й семестр===
=== Осень 2011, 7-й семестр===
-
'''Название'''
+
'''Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей'''
-
Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
+
''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.''
-
 
+
-
'''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'''
'''Публикации'''
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Токмакова А.А.
|автор = Токмакова А.А.
|название = Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
|название = Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
Строка 59: Строка 45:
|url = https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Zaytsev2012MasThesis/Tokmakova2011HyperPar
|url = https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Zaytsev2012MasThesis/Tokmakova2011HyperPar
}}
}}
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Токмакова А.А.
|автор = Токмакова А.А.
|название = Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков
|название = Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков
Строка 71: Строка 56:
=== Весна 2012, 8-й семестр ===
=== Весна 2012, 8-й семестр ===
-
'''Название'''
+
'''Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков'''
-
Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков
+
''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.''
-
 
+
-
'''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'''
'''Публикации'''
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Зайцев А.А.
|автор = Зайцев А.А.
|автор2 = Стрижов В.В.
|автор2 = Стрижов В.В.
Строка 95: Строка 73:
|url =
|url =
}}
}}
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Зайцев А.А.
|автор = Зайцев А.А.
|автор2 = Токмакова А.А.
|автор2 = Токмакова А.А.
Строка 110: Строка 87:
'''Доклад на научной конференции'''
'''Доклад на научной конференции'''
-
 
+
*{{Статья
-
{{Статья
+
|автор = Токмакова А.А.
|автор = Токмакова А.А.
|название = Оценка ковариационных матриц параметров модели при восстановлении линейной регрессии
|название = Оценка ковариационных матриц параметров модели при восстановлении линейной регрессии
Строка 122: Строка 98:
'''Гранты'''
'''Гранты'''
-
 
+
*«Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС
-
«Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС
+

Версия 15:35, 29 мая 2012

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2011, 6-й семестр

Выделение периодической компоненты из временного ряда

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.

Публикации

Осень 2011, 7-й семестр

Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей

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.

Публикации

  • Токмакова А.А. Получение устойчивых оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей // Машинное обучение и анализ данных. — 2011. — № 2. — С. 140-155. — ISSN 2223-3792.
  • Токмакова А.А. Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков // Информатика и её применения. — 2012. — № 4. — ISSN 1992-2264 (принято в печать).

Весна 2012, 8-й семестр

Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков

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.

Публикации

  • Зайцев А.А., Стрижов В.В., Токмакова А.А. Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия // Информационные технологии. — 2012. — № 11. — ISSN 1684-6400 (принято в печать).
  • Зайцев А.А., Токмакова А.А. Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 347-353. — ISSN 2223-3792.

Доклад на научной конференции

Гранты

  • «Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aleksandra.Tokmakova»
Личные инструменты