Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования) |
(→Черновой список задач) |
||
Строка 7: | Строка 7: | ||
=== Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования === | === Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования === | ||
* '''Краткое описание.''' Создать алгоритм, осуществляющий выбор моделей прогнозирования на основе метаописания временных рядов. | * '''Краткое описание.''' Создать алгоритм, осуществляющий выбор моделей прогнозирования на основе метаописания временных рядов. | ||
- | * '''Базовый алгоритм.''' Базовые модели для выбора: проект [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/TSForecasting/ TSForecasting]. Простейший метод для выбора моделей — дерево поиска. | + | * '''Базовый алгоритм.''' Базовые модели для выбора: проект [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/TSForecasting/ TSForecasting]. Простейший метод для выбора моделей — дерево поиска. Метаописание временных рядов: А. И. Кобзарь ''Прикладная математическая статистика''. |
* '''Данные.''' Цены на электроэнергию, биржевые данные, цены на хлеб. | * '''Данные.''' Цены на электроэнергию, биржевые данные, цены на хлеб. | ||
* '''Аргументы.''' | * '''Аргументы.''' | ||
=== Прогнозирование цен на электроэнергию=== | === Прогнозирование цен на электроэнергию=== | ||
+ | * '''Краткое описание.''' Построить авторегрессионный алгоритм прогнозирования; осуществить выбор признаков методом наименьших углов. | ||
+ | * '''Базовый алгоритм.''' Лукашин Ю.П. ''Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов''. [[Метод наименьших углов (пример)|LARS]]. | ||
+ | * '''Данные.''' [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/data/EnergyConsumption.xls Цены на электроэнергию]. | ||
+ | * '''Аргументы.''' | ||
=== Распознавание геометрических фигур на фото=== | === Распознавание геометрических фигур на фото=== |
Версия 10:27, 9 сентября 2013
Черновой список задач
Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования
- Краткое описание. Создать алгоритм, осуществляющий выбор моделей прогнозирования на основе метаописания временных рядов.
- Базовый алгоритм. Базовые модели для выбора: проект TSForecasting. Простейший метод для выбора моделей — дерево поиска. Метаописание временных рядов: А. И. Кобзарь Прикладная математическая статистика.
- Данные. Цены на электроэнергию, биржевые данные, цены на хлеб.
- Аргументы.
Прогнозирование цен на электроэнергию
- Краткое описание. Построить авторегрессионный алгоритм прогнозирования; осуществить выбор признаков методом наименьших углов.
- Базовый алгоритм. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. LARS.
- Данные. Цены на электроэнергию.
- Аргументы.
Распознавание геометрических фигур на фото
Поиск мелодии в базе данных
Проверка подлинности подписей
Поиск похожих тезисов конференций
Форматирование библиографических списков
Распознавание рукописных цифр
- Краткое описание. Classify handwritten digits using the famous MNIST data.
- Базовый алгоритм.
- Данные. http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data
- Аргументы.
Ранжирование поисковой выдачи
- Краткое описание. Интернет-математика 2009.
- Базовый алгоритм.
- Данные. http://imat2009.yandex.ru/academic/mathematic/2009/datasets
- Аргументы.
Определение наличия и характеристик пульсовой волны
Построение рейтинга банков
Построение рейтинга научных журналов
Визуализация подписей-выносок
Прогнозирование редких продаж по набору временных рядов
Прогнозирование финансовых пузырей
Прогнозирование управляемых макроэкономических показателей
Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя
Обнаружение причинно-следственных связей во временных рядах железнодорожных перевозок и биржевых данных
Распознавание лиц
- Краткое описание. Facial Keypoints Detection.
- Базовый алгоритм.
- Данные. http://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/data
- Аргументы.
Personalize Expedia Hotel Searches
- Краткое описание. ICDM 2013
- Базовый алгоритм.
- Данные. http://www.kaggle.com/c/expedia-personalized-sort/data
- Аргументы.