Участник:Vokov/Планы по развитию MachineLearning.RU
Материал из MachineLearning.
< Участник:Vokov(Различия между версиями)
м (→Часто обновляемые файлы) |
(→Часто обновляемые файлы) |
||
| (3 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 357: | Строка 357: | ||
== Часто обновляемые файлы == | == Часто обновляемые файлы == | ||
| - | |||
* [[Изображение:Voron-2011-tnop.pdf]] Лекции ТНОП | * [[Изображение:Voron-2011-tnop.pdf]] Лекции ТНОП | ||
* [[Изображение:Voron-ML-1.pdf]] Лекции ТОМ/ММРО, часть 1 | * [[Изображение:Voron-ML-1.pdf]] Лекции ТОМ/ММРО, часть 1 | ||
| Строка 373: | Строка 372: | ||
* [[Изображение:Voron-ML-AssocRules-slides.pdf]] | * [[Изображение:Voron-ML-AssocRules-slides.pdf]] | ||
* [[Изображение:Voron-ML-SSL.pdf]] | * [[Изображение:Voron-ML-SSL.pdf]] | ||
| - | |||
* [[Изображение:Voron-ML-CF.pdf]] | * [[Изображение:Voron-ML-CF.pdf]] | ||
| + | * [[Изображение:Voron-ML-TopicModels-slides.pdf]] | ||
| + | * [[Изображение:Voron-ML-RL-slides.pdf]] | ||
== Литература (страницы публикаций) == | == Литература (страницы публикаций) == | ||
Текущая версия
На этой странице собраны ссылки на статьи и шаблоны, которые К.Воронцов когда-то написал или собирался написать.
Планы по развитию MachineLearning.RU
Сильно недописанные статьи
- Интеллектуальный анализ данных
- Решающее дерево
- Переобучение
- Выборка
- Коллаборативная фильтрация
- Прогнозирование плотности
Немного недописанные статьи
- Обучение с учителем
- Машинное обучение
- Модель зависимости
- Алгоритм обучения = Метод обучения
- Классификация
- Скользящий контроль = Кросс-валидация = CV
- Теория Вапника-Червоненкиса
- Наивный байесовский классификатор
- Линейный классификатор
- Логическая закономерность
- LaTeX
- BibTeX
Статьи, нуждающиеся в доработке
Базовые понятия
- Категория:Машинное обучение и статья Машинное обучение
- Обучение по прецедентам = Машинное обучение
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Категория:Классификация
- Классификация = Дискриминантный анализ
- Объект = Прецедент
- Признак
- Признаковое описание
- Шкала измерения
- Выборка = Обучающая выборка
- Алгоритм обучения = Метод обучения
- Модель алгоритмов = Модель зависимости
- Корректный алгоритм
- Функция потерь
- Эмпирический риск = Минимизация эмпирического риска = ERM
- Максимум правдоподобия = Метод максимума правдоподобия = Максимизация правдоподобия = Правдоподобие
Статистика
- Категория:Прикладная статистика
- Категория:Статистические тесты
- Категория:Параметрические статистические тесты
- Категория:Непараметрические статистические тесты
- Прикладная статистика
- Проверка статистических гипотез
- Статистика (функция выборки)
- Статистический критерий = Статистический тест
- Уровень значимости = Значимость
- Нулевая гипотеза
- P-Value = пи-величина = пи-значение
- Квантиль
- Критерий Стьюдента
- Вариационный ряд
- Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни = Критерий Манна-Уитни = Критерий Уилкоксона = Критерий Вилкоксона
- Критерий знаков
- Коэффициент эксцесса
- Коэффициент асимметрии
- Критерий однородности
- Критерий согласия
- Критерий Колмогорова-Смирнова
- Критерий хи-квадрат
- Точный тест Фишера
Теория вычислительного обучения
- Категория:Теория вычислительного обучения
- Теория статистического обучения = Теория вычислительного обучения = COLT
- Контрольная выборка
- Тестовая выборка
- Эмпирическое предсказание
- Обобщающая способность = Переобучение = Переподгонка = Оверфиттинг = Overfitting
- Теория Вапника-Червоненкиса
- Функция роста = Коэффициент разнообразия = Shattering
- Ёмкость = Размерность Вапника-Червоненкиса = VC-dimension = VCdim
- Структурная минимизация риска
- Минимум длины описания = MDL
- Сложность выборки
- Скользящий контроль = Кросс-валидация = CV
- Информационный критерий Акаике = Критерий Акаике = AIC
- Байесовский информационный критерий = BIC
Байесовская теория классификации
- Категория:Байесовская теория классификации
- Байесовский классификатор = Оптимальный байесовский классификатор
- Восстановление распределения вероятностей
- Наивный байесовский классификатор
- Линейный дискриминант Фишера
- Смесь вероятностных распределений = Разделение смеси распределений = Расщепление смеси распределений
- EM-алгоритм
- Метод радиальных базисных функций = Сеть радиальных базисных функций = RBF
- Метод парзеновского окна = Парзеновское окно = Окно Парзена
Классификация на основе сходства
- Категория:Метрические алгоритмы классификации (классификация на основе сходства, similarity-based classification)
- Гипотеза компактности
- Матрица расстояний
- Метрика = Функция расстояния = Сходство
- Метод ближайших соседей = kNN
- Метод потенциальных функций
- Метод радиальных базисных функций = Сеть радиальных базисных функций = RBF
- Метод парзеновского окна = Парзеновское окно = Окно Парзена
- Проклятие размерности
- CBR = Case based reasoning = Рассуждение на основе прецедентов (?)
- Алгоритм STOLP
- Алгоритм FRiS-STOLP, функция конкурентного сходства
Классификация на основе разделимости
- Линейный классификатор, Категория:Линейные классификаторы
- Машина опорных векторов = Метод опорных векторов = SVM
- Логистическая регрессия
- Ядро
- Отступ = Зазор
- Распределение отступов
Байесовский вывод
Нейронные сети
- Категория:Нейронные сети
- Нейронная сеть = ANN
- Модель МакКаллока-Питтса
- Персептрон = Перцептрон = Персептрон Розенблатта = Перцептрон Розенблатта
- Задача XOR
- Однослойный персептрон = Однослойный перцептрон
- Многослойный персептрон = Многослойный перцептрон
- Метод стохастического градиента
- Метод обратного распространения ошибки = Backpropagation = Backprop
- Сокращение весов = Редукция весов(?) = Weight decay
- Проблема паралича = Паралич сети
- Оптимальное прореживание нейронных сетей = OBD = Оптимальное усечение сети(?) = Оптимальное упрощение сети(?)
- Оптимальная хирургия мозга(?) = OBS (??)
- Конкурентное обучение
- Нейронная сеть Кохонена = Сеть Кохонена
- Самоорганизующаяся карта Кохонена = Карта Кохонена = SOM
- Сеть встречного распространения
- Ассоциативная память
- Сеть Гроссберга
- Сеть Хопфилда
- Сеть Хэмминга
Логические алгоритмы классификации
- Категория:Логические алгоритмы классификации
- Логическая закономерность
- Статистическая закономерность
- Информативность
- Индукция правил
- Ассоциативные правила = правила ассоциации
- Решающий список
- Решающее дерево
- Дерево регрессии
- Критерий ветвления
- Решающий лес
- Редукция решающего дерева = Постредукция = Предредукция
- Алгоритм вычисления оценок
- Тестовый алгоритм
- Принцип частичной прецедентности
Кластерный анализ
- Категория:Кластеризация
- Кластеризация = Кластерный анализ
- Кластер
- Графовые алгоритмы кластеризации
- Кратчайший незамкнутый путь = Минимальное остовное дерево
- Статистические алгоритмы кластеризации
- Алгоритм ФОРЕЛЬ
- Алгоритм k средних = k-means
- Иерархическая кластеризация
- Таксономия
- Дендрограмма
- Нейронная сеть Кохонена = Сеть Кохонена
- Ансамбль кластеризаторов
- Многомерное шкалирование = MDS
- Диаграмма Шеппарда
- Карта сходства
- Сегментация
Корреляционный анализ и регрессия
- Категория:Регрессия
- Регрессия = Регрессионный анализ
- Линейная регрессия
- Шаговая регрессия
- Криволинейная регрессия
- Корреляция
- Ранговая корреляция
- Корреляционный анализ
- Метод наименьших квадратов
- Мультиколлинеарность
- Обобщенная линейная модель = GLM
- Коррелограмма
Прогнозирование
- Категория:Прогнозирование
- Прогнозирование
- Временной ряд
- Авторегрессия
- Скользящее среднее
- ARIMA
- ARMA
- GARCH
Сокращение размерности
- Категория:Сокращение размерности
- Селекция признаков
- Синтез признаков = Извлечение признаков
- Метод главных компонент = PCA
- Метод независимых компонент = ICA
- Шаговая регрессия = AddDel = Add-Del
- Лассо
- LARS
- Метод группового учета аргументов = МГУА
- Самоорганизация моделей
- Внутренний критерий
- Внешний критерий
- Генетический алгоритм
- Эволюционный алгоритм
- Случайный поиск
- Стохастический локальный поиск = Локальный стохастический поиск = Локальный случайный поиск = Случайный локальный поиск = SLS
- Случайный поиск с адаптацией = СПА
- Комбинаторный взрыв
Алгоритмические композиции
- Категория:Композиции алгоритмов = Алгоритмические композиции
- Композиция алгоритмов = Алгоритмическая композиция
- Ансамбль алгоритмов
- Базовый алгоритм
- Метод комитетов
- Бустинг
- Бэггинг
- Метод случайных подпространств = RSM
- Смесь экспертов = Смесь алгоритмов = ME
- Область компетентности
- Алгебраический подход к проблеме распознавания
- Теория универсальных и локальных ограничений
- Алгоритмический оператор
- Корректирующая операция
- Решающее правило
Предварительный анализ данных
- Категория:Предварительный анализ данных
- Предварительный анализ данных = Разведочный анализ данных
- Нормальзация данных
- Визуализация данных
- Понимание данных
Projection pursuit
Интеллектуальный анализ данных
- Категория:Интеллектуальный анализ данных и статья Интеллектуальный анализ данных
- Интеллектуальный анализ данных = Data Mining
- Анализ текста = Text Mining
- Анализ веба = Web Mining
- Анализ контента = Web Content Mining
- Анализ структуры веба = Web Structure Mining
- Анализ посещаемости = Web Usage Mining
- Коллаборативная фильтрация
- Анализ клиентских сред
- Рекомендующие системы
- Персонализация
- Управление взаимоотношениями с клиентами = CRM
- Анализ рыночных корзин
Теории, научные школы
Предметные области
- Медицинская диагностика
- Техническая диагностика
- Дифференциальная диагностика
- Кредитный скоринг
- Предсказание ухода клиентов
- Обнаружение мошенничества
- Прогнозирование продаж
- Персонализация
Внутренняя кухня MachineLearning.ru
Служебные страницы
- MachineLearning:Концепция ресурса
- MachineLearning:Инструктаж
- MachineLearning:Правила именования статей — порядок выбора названий страниц при их создании.
- MachineLearning:Категоризация — порядок создания категорий.
- MachineLearning:Публикации и библиографии — порядок создания страниц о публикациях.
- MachineLearning:Авторское право — некоторые юридические аспекты работы с Ресурсом.
- MachineLearning:Политика конфиденциальности — некоторые аспекты информационной безопасности.
- MachineLearning:Учебный процесс — рекомендации студентам и преподавателям.
- Категория:MachineLearning:Руководства — всё выше перечисленное и, быть может, ещё что-то.
- MachineLearning:Справка
- MachineLearning:ЧаВО
- MachineLearning:Портал сообщества
- MachineLearning:Вниманию участников
- Шаблон:Новости и Новости
- Категория:Научные направления
Интересные спецстраницы
- Некатегоризованные страницы — зайти и категоризировать!
- Некатегоризованные категории — аналогично!
- Популярные страницы — их качество доводить до блеска!
- Требуемые страницы — писать или искать писателей!
- Категория:Незавершённые статьи — дописывать или искать дописывателей!
- Список участников — кто у нас новенький? у кого страничка появилась?
- Статистика — сколько нас, сколько мы уже накатали, и что из этого чаще читают?
- Динамика — как быстро мы растём?
- MediaWiki:Edittools — панель «Быстрая вставка» под окном редактирования
- MediaWiki:NewUserMessage — приветственное сообщение новому пользователю
Шаблоны
Мои шаблоны
- Шаблон:Меню кафедры Интеллектуальные системы МФТИ
- Шаблон:eqno, Шаблон:eqref — нумерации формул справа и ссылка на нумерованную формулу
- Шаблон:tip, Шаблон:stop, Шаблон:UnderConstruction,Шаблон:well, Шаблон:notice — объявления разных цветов с галочкой
- Шаблон:ins, Шаблон:del, Шаблон:rem — эмуляция режима правки MS Word
- Шаблон:todo, Шаблон:TodoEndList — для оформления MachineLearning:ToDo и любых других списков планов
- Шаблон:Врезка — врезка справа, как в Википедии
- Шаблон:Задание — предупреждение, что статья является непроверенной учебной работой
- Шаблон:ЗаданиеВыполнено — предупреждение, что статья была сделана в рамках учебной работы
Основные шаблоны для библиографий:
- Шаблон:Монография
- Шаблон:Статья
- Шаблон:Тезисы
- Шаблон:Диссертация
- Шаблон:ВКР
- Шаблон:Учебник
- Шаблон:Отчёт
- Шаблон:Документ
- Шаблон:Публикация
Вспомогательные шаблоны для библиографий:
- Шаблон:книга — оформление библиографической записи, из Википедии
- Шаблон:биб.статья — оформление библиографической записи, из Википедии
- Шаблон:переводы — одно и то же на всех языках, пример: {{переводы|{{{язык}}}|Т|Vol}}
- Шаблон:russian, Шаблон:english — позволяют сократить синтаксис: {{{{{язык}}}|Т|Vol}}
- Шаблон:ВсеАвторы — формирование списка авторов в библиографических записях
- Шаблон:BibtexAuthors — формирование списка авторов в BibTeX-записях
- Шаблон:Подробнее — формирование ссылки на страницу с описанием публикации
- Википедия:Проект:Библиография — у Большого Брата проблема оформления библиографий тоже пока не решена...
Программирование в шаблонах:
Часто обновляемые файлы
- Изображение:Voron-2011-tnop.pdf Лекции ТНОП
- Изображение:Voron-ML-1.pdf Лекции ТОМ/ММРО, часть 1
Слайды лекций ТОМ/ММРО
- Изображение:Voron-ML-Intro-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Bayes-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Metric-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Lin-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-regression-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-NeuralNets-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Clustering-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Modeling-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Compositions-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-Logic-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-AssocRules-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-SSL.pdf
- Изображение:Voron-ML-CF.pdf
- Изображение:Voron-ML-TopicModels-slides.pdf
- Изображение:Voron-ML-RL-slides.pdf
Литература (страницы публикаций)
- Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416 с. (подробнее)
- Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 448 с. (подробнее)
- Журавлёв, Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики: Вып.33. — 1978. — С. 5–68. (подробнее)
- Журавлёв, Ю. И., Рязанов, В. В., Сенько, О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: ФАЗИС, 2006. — 176 с. (подробнее)
- Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. — 270 с. — ISBN 5-86134-060-9 (подробнее)
- Зиновьев, А. Ю. Визуализация многомерных данных. — Издательство Красноярского государственного технического университета, 2000. — 180 с. (подробнее)
- Рудаков, К. В. Алгебраическая теория универсальных и локальных ограничений для алгоритмов распознавания: Дис. док. физ.-мат. наук: 05-13-17. — Вычислительный центр АН СССР, 1992. — 274 с. (подробнее)
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. — Springer, 2009. — 533 p. (подробнее)
