Обсуждение участника:Strijov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→2013 год, группа 074)
 
(100 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
== Временно: Метод главных компонент ==
+
{{TOCright}}
-
'''Метод главных компонент''' — способ снижения размерности пространства данных.
 
-
 
-
Он заключается в нахождении линейного ортогонального преобразования исходной матрицы данных в пространство меньшей размерности.
 
-
 
-
При этом выбираются такая ортогональная система координат, которая обеспечивает наименьшую потерю информации в исходных данных.
 
-
 
-
Последнее подразуменает минимальную среднеквадратичную ошибку при проекции данных в пространство заданной размерности.
 
-
 
-
=== Определение метода главных компонент ===
 
-
 
-
[[Изображение:Principal_Component_Analysis.gif|right|frame|Векторы-строки матрицы исходных данных&nbsp;<tex>A</tex> показаны звездочками. Красным крестом отмечен первый вектор-столбец матрицы вращения&nbsp;<tex>V</tex>. Точками отмечены проекции векторов на новую систему координат. Сумма квадратов длин синих линий есть ошибка&nbsp;&#151; количество информации, утраченной при снижении размерности пространства.]]
 
-
Одной из задач аппроксимации является задача приближения множества векторов-строк&nbsp;<tex>\mathbf{a}_i</tex> матрицы&nbsp;<tex>A</tex> их проекциями на некоторую новую ортогональную систему координат.
+
== Автоматизация научных исследований в машинном обучении ==
 +
=== 2018 год, группа 574 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
| [[Участник:Tamaz|Гадаев Тамаз]]
 +
|Оценка оптимального объема выборки
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Gadaev2018OptimalSampleSIze/ folder]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Gadaev2018OptimalSampleSIze/code/ code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Gadaev2018OptimalSampleSIze/doc/paper/Gadaev2018OptimalSampleSize.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Gadaev2018OptimalSampleSIze/slides/Gadaev2018OptimalSample.pdf slides]
 +
[https://youtu.be/N7UnR1cRTOI video]
 +
|-
 +
| [[Участник:Andriygav|Грабовой Андрей]]
 +
|Автоматическое определение релевантности параметров нейросети.
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018OptimalBrainDamage/ folder]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018OptimalBrainDamage/code/ code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018OptimalBrainDamage/doc/paper/Grabovoy2018OptimalBrainDamage.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018OptimalBrainDamage/doc/slides/Grabovoy2018OptimalBrainDamage.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=OnW3t5jk-r0&feature=youtu.be video]
 +
|-
 +
| [[Участник:AnnRogozina|Рогозина Анна]]
 +
| Deep learning for RNA secondary structure prediction
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Rogozina2018StructurePredictionRNA/ folder]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Rogozina2018StructurePredictionRNA/code/ code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Rogozina2018StructurePredictionRNA/doc/paper/Rogozina2018StructurePredictionRNA.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Rogozina2018StructurePredictionRNA/doc/slides/Rogozina2018RNAPredictionsSlides.pdf slides]
 +
[https://youtu.be/r6S5_5b24hg video]
 +
|-
 +
| [[Участник:ShulginEgor|Шульгин Егор]]
 +
| Порождение признаков, инвариантных к изменению частоты временного ряда
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Shulgin2018InvariantFeatureGeneration/ folder]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Shulgin2018InvariantFeatureGeneration/code/ code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Shulgin2018InvariantFeatureGeneration/doc/paper/ paper]
 +
|-
 +
| [[Участник:KislinskiVadim|Кислинский Вадим]]
 +
|Предсказание музыкальных плейлистов пользователей в рекомендательной системе.
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kislinskiy2018APContinuation/ folder]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kislinskiy2018APContinuation/code code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kislinskiy2018APContinuation/doc/slides/Kislinskiy2018APContinuation.pdf slides]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kislinskiy2018APContinuation/doc/paper/Kislinskiy2018APcontinution.pdf paper]
 +
[https://youtu.be/YTqe9dkVgyw video]
 +
|-
 +
| [[Участник:KozlinskyEvg|Козлинский Евгений]]
 +
| Анализ банковских транзакционных данных физических лиц для выявления паттернов потребления клиентов.
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kozlinsky2018WNTMvsTM/ folder]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kozlinsky2018WNTMvsTM/code/ code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kozlinsky2018WNTMvsTM/doc/paper/kozlinsky18wntm-individuals.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Kozlinsky2018WNTMvsTM/doc/slides/analiz-tranzaktsii-slash.pdf slides]
 +
[https://youtu.be/0WCyndULNIM video]
 +
|-
 +
|}
-
Эта система отыскивается на множестве преобразований вращений&nbsp;<tex>V</tex> начальной системы координат.
+
=== 2018 год, группа 594 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:Igashov|Игашов Илья]]
 +
|Формулировка и решение задачи оптимизации, сочетающей классификацию и регрессию, для оценки энергии связывания белка и маленьких молекул.
 +
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Group594/raw/master/Igashov2018ProteinLigandComplexes/Igashov2018ProteinLigandComplexes.pdf paper]
 +
[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Group594/raw/master/Igashov2018ProteinLigandComplexes/presentation/presentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=U0rDFG0-lzE video]
 +
|-
 +
|[[Участник:kirill_mouraviev|Муравьев Кирилл]]
 +
|Определение параметров нейросети, подлежащих оптимизации.
 +
|[https://github.com/KirillMouraviev/science_publication/blob/master/doc/Muravyev2018ParameterOptimization.pdf paper],
 +
[https://github.com/KirillMouraviev/science_publication/raw/master/doc/Muravyev2018FinalTalk.pdf slides],
 +
[https://github.com/KirillMouraviev/science_publication/tree/master/code code]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=1KkQnx249rU video]
 +
|-
 +
|[[Участник:popovkin|Поповкин Андрей]]
 +
[[Участник:IlyaSM|Романенко Илья]]
 +
|Создание ранжирующих моделей для систем информационного поиска. Алгоритм прогнозирования структуры локально-оптимальных моделей
 +
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Group594/raw/master/PopovkinRomanenko2018PredictionStructureOfIRFunctions/PredictionStructureOfIRFunctions.pdf paper]
 +
[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Group594/raw/master/PopovkinRomanenko2018PredictionStructureOfIRFunctions/RomanenkoPopovkin2018Presentation.pdf slides]
 +
[https://github.com/IlRomanenko/Information-retrieval code]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=wBUt1SIWDBA video]
 +
|-
 +
|}
-
При этом множество аппроксимируемых векторов&nbsp;<tex>\mathbf{a}_i</tex>, <tex>i=1,...,m</tex>, отображается в новое множество векторов <tex>\mathbf{z}_i</tex>, где <tex>\mathbf{a}_i,\mathbf{z}_i\in\mathbb{R}^n</tex>.
+
=== 2017 год, группа 474 ===
-
+
{|class="wikitable"
-
Оператором отображения
+
|-
-
<center><tex>Z=A^TV</tex></center>
+
! Автор
-
является ортонормальная матрица&nbsp;<tex>V</tex>, то есть <tex>VV^T=I</tex>&nbsp;&#151; единичная матрица.
+
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:Alvant|Алексеев Василий]]
 +
|Внутритекстовая когерентность как мера интерпретируемости тематических моделей текстовых коллекций
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Alekseev2017IntraTextCoherence/code code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Alekseev2017IntraTextCoherence/data/postnauka_original_reduced/postnauka_clean data]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Alekseev2017IntraTextCoherence/doc/Alekseev2017IntraTextCoherence.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Alekseev2017IntraTextCoherence/doc/Alekseev2017Presentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=6v2dNMJG4iA video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Dmitriy_Anikeyev|Аникеев Дмитрий]]
 +
|Локальная аппроксимация временных рядов для построения прогностических метамоделей
 +
|[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Anikeyev_Penkin2017ClassifyingMetamodels/code/ code]
 +
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Anikeyev_Penkin2017ClassifyingMetamodels/paper/AnikeyevPenkin2017Splines.pdf paper]
 +
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Anikeyev_Penkin2017ClassifyingMetamodels/paper/Anikeev%20F-talk.pdf slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Мария Селезнева|Селезнева Мария]]
 +
|Агрегирование гетерогенных текстовых коллекций в иерархической тематической модели русскоязычного научно-популярного контента
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Seleznova2017AggregationARTM/paper/Seleznova2017AggregationARTM.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Seleznova2017AggregationARTM/code/ code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Seleznova2017AggregationARTM/slides/FinalTalk.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=eKUJtfGGlTY video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Anton Smerdov|Антон Смердов]]
 +
|Выбор оптимальной модели рекуррентной сети в задачах поиска парафраза
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Smerdov2017Paraphrase/doc/Smerdov2017Paraphrase.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Smerdov2017Paraphrase/code/ code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Smerdov2017Paraphrase/doc/Smerdov2017ParaphrasePresentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=dW_xv2IlhC4 video]
 +
|-
 +
|[[Участник: Никита Уваров|Никита Уваров]]
 +
|Оптимальный алгоритм для восстановления динамических моделей
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Uvarov2017DynamicGraphicalModels/doc/Uvarov2017DynamicGraphicalModels.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Uvarov2017DynamicGraphicalModels/slides/Uvarov2017DynamicGraphicalModels.pdf slides]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Uvarov2017DynamicGraphicalModels/code/ code]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=79t61GB40nU video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Karina.usmanova|Карина Усманова]]
 +
|Multiple Manifold Learning (Joint diagonalization for 3D shapes - AJD on Hessian matrices)
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Usmanova2017MultipleManifoldLearning/doc/Usmanova2017MultipleManifoldLearning.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Usmanova2017MultipleManifoldLearning/slides/Usmanova2017PresentationAJD.pdf slides]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Usmanova2017MultipleManifoldLearning/code/ code]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=sqHLmSU-2iM video]
 +
|-
 +
|[[Участник: IShibaev|Иннокентий Шибаев]]
 +
|Convex relaxations for multiple structure alignment (synchronization problem for SO(3))
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Shibaev2017MultipleStructureAlignment/doc/Shibaev2017MultipleStructureAlignment.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Shibaev2017MultipleStructureAlignment/doc/Shibaev2017MultipleStructureAlignment_Final.pdf slides]
 +
[https://nbviewer.jupyter.org/urls/svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group474/Shibaev2017MultipleStructureAlignment/code/Shibaev2017MultipleStructureAlignment_different_algs.ipynb code]
 +
[https://youtu.be/qs1Rchb02C0 video]
 +
|-
 +
|Шолохов Алексей
 +
|Помехоустойчивость методов информационного анализа ЭКГ-сигналов
 +
|
 +
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Sholokhov2017NoiseSustainability/doc/Sholokhov2017NoiseSustainability.pdf paper]
 +
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Sholokhov2017NoiseSustainability/code/stage2_statistics_calculation.ipynb code]
 +
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group474/Sholokhov2017NoiseSustainability/slides/Sholokhov2017NiseSustainability_MidTalk.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=5BHIpUiY9VU video]
 +
|-
 +
|}
-
Столбцы&nbsp;<tex>Z</tex> называются главными компонентами матрицы&nbsp;<tex>A</tex>. Матрица&nbsp;<tex>V</tex> строится таким образом, что среднеквадратическая разность между векторами&nbsp;<tex>\mathbf{a}_i</tex> и проекцией этих векторов на ортогональную систему координат, заданных&nbsp;<tex>\mathbf{z}_i</tex> минимальна.
+
=== 2016 год, группа 374 ===
-
+
{|class="wikitable"
-
Наиболее удобным способом получения матрицы&nbsp;<tex>V</tex> является [[сингулярное разложение]] матрицы&nbsp;<tex>A</tex>:
+
|-
-
<center><tex>A=U\Lambda V^T.</tex></center>
+
! Автор
-
Метод главных компонент позволяет с помощью&nbsp;<tex>k</tex> первых главных компонент можно восстановить исходную матрицу с минимальной ошибкой.
+
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|Баяндина Анастасия
 +
|Тематические модели дистрибутивной семантики для выделения этнорелевантных тем в социальных сетях
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Bayandina2016TopicModeling/doc/Bayandina2016TopicModeling.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Bayandina2016TopicModeling/doc/Bayandina2016TopicModelingPresentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=7IbYWWO_evY video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Belnasty|Белозерова Анастасия]]
 +
|Согласование логических и линейных моделей классификации в информационном анализе электрокардиосигналов
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Belozerova2016LogicLinearClassificator/code code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Belozerova2016LogicLinearClassificator/doc/Belozerova2016LogicLinearClassificator.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Belozerova2016LogicLinearClassificator/doc/Belozerova2016Presentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=3XhaIN1bgDI video]
 +
|-
 +
|* [[Участник:Mvladimirova|Владимирова Мария]]
 +
|Бэггинг нейронных сетей в задаче предсказания биологической активности клеточных рецепторов
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Vladimirova2016BaggingNN/code code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Vladimirova2016BaggingNN/doc/Vladimirova2016BaggingNN.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Vladimirova2016BaggingNN/doc/Vladimirova2016Presentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=pPumIZ81KU4 vido]
 +
|-
 +
|[[Участник:SergeyVolodin|Володин Сергей]]
 +
|Вероятностный подход для задачи предсказания биологической активности ядерных рецепторов
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Volodin2016ProbabilisticReceptorPrediction/code code] [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Volodin2016ProbabilisticReceptorPrediction/doc/Volodin2016ProbabilisticReceptorPrediction.pdf paper] [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Volodin2016ProbabilisticReceptorPrediction/doc/Volodin2016ProbabilisticReceptorPredictionSlides.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=TsQ8v778d0s video], [http://itas2016.iitp.ru/pdf/1570303389.pdf itis]
 +
|-
 +
|[[Участник:Valerie Kovaleva|Ковалева Валерия]]
 +
|Регулярная структура редких макромолекулярных кластеров
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Kovaleva2016Spectra/code/ code]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Kovaleva2016Spectra/doc/Kovaleva2016Spectra.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Kovaleva2016Spectra/doc/Kovaleva2016Spectra_slides.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=JaeyrqJr1KU video], [http://itas2016.iitp.ru/pdf/1570303499.pdf itis]
 +
|-
 +
|Макарчук Глеб
 +
|Преобразования временных рядов для декодирование движения руки с помощью ECoG сигналов (electrocorticographic signals) у обезьян
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Makarchuk2016ECoGSignals/code code],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Makarchuk2016ECoGSignals/doc/Makarchuk2016ECoGSignals.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Makarchuk2016ECoGSignals/doc/Makarchuk2016ECoGSignalsPresentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=xQvszwD9JAE video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Игорь_Молибог|Молибог Игорь]]
 +
|Использование методов снижения размерности при построении признакового пространства в задаче обнаружения внутреннего плагиата
 +
|
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Molybog2016DimReduction/doc/MolybogMotrenkoStrijov2017DimRed.pdf paper],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Molybog2016DimReduction/doc doc],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Molybog2016DimReduction/doc/Molybog2016DimReduction_Presentation.pdf slides], [http://itas2016.iitp.ru/pdf/1570303407.pdf itis]
 +
|-
 +
|[[Участник:Роман Погодин|Погодин Роман]]
 +
|Определение положения белков по электронной карте
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2016ProteinsFitting/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2016ProteinsFitting/doc/Pogodin2016ProteinsFitting.pdf paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2016ProteinsFitting/doc/Pogodin2016ProteinsFittingPresentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=0DskvHR4waE video], [http://itas2016.iitp.ru/pdf/1570303519.pdf itis]
 +
|-
 +
|[[Участник:Andrey Ryazanov|Рязанов Андрей]]
 +
|Восстановление первичной структуры белка по геометрии его главной цепи
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Ryazanov2016InverseFolding/ folder]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Ryazanov2016InverseFolding/doc/Ryazanov2016InverseFolding.pdf paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Ryazanov2016InverseFolding/doc/Ryazanov2016InverseFoldingPresentation.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=ZGx14xat2Jg video], [http://itas2016.iitp.ru/pdf/1570303468.pdf itis]
 +
|-
 +
|[[Участник:Камиль|Сафин Камиль]]
 +
|Определение заимствований в тексте без указания источника
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Safin2016IntrinsicPlagiarism/code code], [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Safin2016IntrinsicPlagiarism/doc/Safin2016IntrinsicPlagiarism.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Safin2016IntrinsicPlagiarism/doc/Safin2016Presentation1.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=lHYH1f5kYXU video]
 +
|-
 +
|[[Участник:Chigrinskiy|Чигринский Виктор]]
 +
|Аппроксимация границ радужки глаза
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Chigrinskiy2016ApproximationOfIrisBoundaries/code code] [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Chigrinskiy2016ApproximationOfIrisBoundaries/doc/Chigrinskiy2016ApproximationOfIrisBoundaries.pdf paper]
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Chigrinskiy2016ApproximationOfIrisBoundaries/doc/Chigrinskiy2016ApproximationOfIrisBoundariesSlides.pdf slides]
 +
[https://www.youtube.com/watch?v=3kuNMYhVBw4 video]
 +
|-
 +
|}
-
Критерий минимального значения суммы квадратов расстояния от векторов-столбцов матрицы данных до их проекций на первую главную компоненту называется критерием наибольшей информативности C.Р.&nbsp;Рао.
+
=== 2016 год, группа YАД ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|Ахтямов Павел
 +
|Отбор мультикоррелирующих признаков в задаче векторной авторегрессии
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Akhtyamov2016FeatureSelectionVAR/code/ code],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Akhtyamov2016FeatureSelectionVAR/doc/Akhtyamov2016FeatureSelectionVAR.pdf?format=raw paper],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Akhtyamov2016FeatureSelectionVAR/doc/Akhtyamov2016PresentationFeatureSelectionVAR.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|Иванов Илья
 +
|Классификация физической активности: исследование изменения пространства параметров при дообучении и модификации моделей глубокого обучения
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Ivanov2016Covariance/code/ code],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Ivanov2016Covariance/doc/Ivanov2016Covariance.pdf?format=raw paper],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Ivanov2016Covariance/doc/presentation/Ivanov2016Covariance_presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|Медведева Анна
 +
|Модель порождения объектов в задаче прогнозирования временных рядов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Medvedeva2016GenerationModelTS/code/ code]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Medvedeva2016GenerationModelTS/doc/Medvedeva2016ObjectGenerationTS.pdf?format=raw paper]
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD16/Medvedeva2016GenerationModelTS/doc/presentation/Medvedeva2016ObjectGeneration_presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|}
-
Кроме того, матрица&nbsp;<tex>V</tex> выполняет декоррелирующее преобразование, называемое также преобразованием Карунена-Лоэва. В&nbsp;результате этого преобразования исчезает возможная корреляция между векторами-столбцами исходной матрицы&nbsp;<tex>A</tex>. Рао было показано, что строки матрицы&nbsp;<tex>V</tex> есть собственные векторы ковариационной матрицы <center><tex>\Sigma=A^TA,</tex></center> где матрица&nbsp;<tex>A</tex> <i>центрирована</i>&nbsp;&#151; из каждого ее столбца вычтено среднее значение по этому столбцу.
+
=== 2015 год, группа 274 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:juliebernshtein|Бернштейн Юлия]]
 +
|Методы определения характеристик фибринолиза по последовательности изображений крови in vitro
 +
|
 +
|-
 +
|[[Участник:Goncharovalex|Гончаров Алексей]]
 +
|Метрическая классификация временных рядов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Goncharov2015MetricClassification/code code],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Goncharov2015MetricClassification/doc/Goncharov2015MetricClassification.pdf?format=raw paper],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Goncharov2015MetricClassification/doc/GoncharovAlexey2015PresentationMetricClassification.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Gagarinsname|Ефимов Юрий]]
 +
|Поиск внешней и внутренней границ радужки на изображении глаза методом парных градиентов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Efimov2015IrisBorderRecognition/code code],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Efimov2015IrisBorderRecognition/doc/Efimov2015IrisBorderRecognition.pdf?format=raw paper],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Efimov2015IrisBorderRecognition/doc/15_presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Ilyazharikov|Жариков Илья]]
 +
|Проверка соответствия электрокардиографа требованиям диагностической системы «Скринфакс» и оценка качества электрокардиограмм.
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zharikov2015ECGVerification/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zharikov2015ECGVerification/doc/Zharikov2015ECGVerification.pdf?format=raw paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zharikov2015ECGVerification/doc/Zharikov2015Presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Задаянчук_Андрей|Задаянчук Андрей]]
 +
|Выбор оптимальной модели классификации физической активности
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zadayanchuk2015OptimalNN/code code],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zadayanchuk2015OptimalNN/doc/Zadayanchuk2015OptimalNN.pdf paper],
 +
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Zadayanchuk2015OptimalNN/doc/Zadayanchuk2015OptimalNNpresentation.pdf slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Isachenkoroma|Исаченко Роман]]
 +
|Метрическое обучение и снижение размерности пространства в задачах кластеризации временных рядов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Isachenko2015MetricLearning/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Isachenko2015MetricLearning/doc/Isachenko2015MetricLearning.pdf?format=raw paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Isachenko2015MetricLearning/doc/Isachenko2015MLPresentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Neychev|Нейчев Радослав]]
 +
|Отбор признаков в прогнозировании временных рядов c использованием экзогенных факторов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Neychev2015FeatureSelection/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Neychev2015FeatureSelection/doc/Neychev2015FeatureSelection.pdf?format=raw paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Neychev2015FeatureSelection/doc/Neychev2015FSPresentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:Podkopaevalex|Подкопаев Александр]]
 +
|Прогнозирование четвертичных структур белков
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Podkopaev2015ProteinStructures/code code],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Podkopaev2015ProteinStructures/doc/Podkopaev2015ProteinStructures.pdf?format=raw paper],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Podkopaev2015ProteinStructures/doc/Podkopaev2015ProteinStructuresPresentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:DariaReshetova|Решетова Дарья]]
 +
|Методы многоклассовой классификации с улучшенными оценками сходимости в задачах частичного обучения
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Reshetova2015MetricLearning/code code],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Reshetova2015MetricLearning/doc/Reshetova2015MulticlussClussification.pdf?format=raw paper],
 +
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Reshetova2015MetricLearning/doc/presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|[[Участник:IvanSol|Соломатин Иван ]]
 +
|Определение области затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Solomatin2015EESLocalization/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Solomatin2015EESLocalization/doc/article.pdf?format=raw paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group274/Solomatin2015EESLocalization/doc/Solomatin.EESLocalisation.Presentation.pdf?format=raw slides]
 +
|-
 +
|}
-
=== Понятие наибольшей информативности ===
+
=== 2015 год, группа YАД ===
-
Рассмотрим <tex>n</tex>-мерную случайную величину&nbsp;<tex>A</tex> с ковариационной матрицей&nbsp;<tex>\Sigma=A^TA</tex>. Обозначим&nbsp;<tex>\mu_1,\dots,\mu_n</tex>&nbsp;&#151; соответствующие собственные числа и <tex>\mathbf{v}_1,\dots,\mathbf{v}_n</tex>&nbsp;&#151; собственные векторы матрицы&nbsp;<tex>\Sigma</tex>. Заметим, что собственные числа и элементы собственных векторов матрицы&nbsp;<tex>\Sigma</tex> всегда действительны. Тогда по теореме о собственных числах <center><tex>\Sigma=\sum_{i=1}^n\mu_i\mathbf{v}_i\mathbf{v}_i^T,</tex>&nbsp;&nbsp;<tex>I=\sum_{i=1}^n\mathbf{v}_i\mathbf{v}_i^T,</tex></center>
+
{|class="wikitable"
-
<center><tex>\mathbf{v}_i^T{\Sigma}\mathbf{v}_i=\mu_i,</tex>&nbsp;&nbsp;<tex>\mathbf{v}_i^T{\Sigma}\mathbf{v}_j=0,</tex>&nbsp;&nbsp; <tex>i\neq{j}.</tex> (*)</center> Случайная величина <tex>\mathbf{z}_i=\mathbf{v}_i^TA</tex> называется&nbsp;<tex>i</tex>-й главной компонентой случайной величины&nbsp;<tex>A</tex>. Матрица вращения&nbsp;<tex>V</tex> составлена из векторов-столбцов&nbsp;<tex>\mathbf{v}_1,\ldots,\mathbf{v}_n</tex>. Матрица главных компонент&nbsp;<tex>Z=A^TV</tex> имеет следующие свойства.
+
|-
-
=== Смотри также ===
+
! Автор
-
* [[Сингулярное разложение]]
+
! Тема научной работы
-
* [[Интегральный индикатор]]
+
! Ссылка
-
* [[Обучение без учителя]]
+
|-
-
=== Литература ===
+
|Янина Анастасия
-
* Рао&nbsp;С.Р. Линейные статистические методы и их применения. М.:&nbsp;Наука. 1968.&nbsp;&#151; С.&nbsp;530-533.
+
|Рекомендация статей коллективного блога на основе тематической модели
-
* Айвазян&nbsp;С.А., Бухштабер&nbsp;В.М., Енюков&nbsp;И.С., Мешалкин&nbsp;Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.:&nbsp;Финансы и статистика.&nbsp;1989.
+
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD/Yanina2015ArticleRecommendation/code code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD/Yanina2015ArticleRecommendation/doc/Yanina2015ArticleRecommendation.pdf paper], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/GroupYAD/Yanina2015ArticleRecommendation/doc/Yanina2015Presentation.pdf slides]
-
* Jolliffe&nbsp;I.T. Principal Component Analysis, Springer Series in Statistics. Springer.&nbsp;2002.
+
|-
-
* Pearson, K. (1901). "On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space". Philosophical Magazine 2 (6): 559–572. [http://pbil.univ-lyon1.fr/R/liens/pearson1901.pdf]
+
|}
-
=== Внешние ссылки ===
+
 
-
* [http://pca.narod.ru/ Нелинейный метод главных компонент]
+
=== 2014 год, группа 174 ===
-
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_components_analysis Principal components analysis at wikipedia.org]
+
{|class="wikitable"
-
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82 Метод главных компонент на
+
|-
-
wikipedia.org]
+
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:Iefimova|Ефимова Ирина]]
 +
|Дифференциальная диагностика заболеваний по электрокардиограмме
 +
|[http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group174/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases/doc/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|-
 +
|[[Участник:Aignatov|Игнатов Андрей]]
 +
|Обучение многообразий для прогнозирования наборов квазипериодических временных рядов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Ignatov2014ManifoldsTraining/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Ignatov2014ManifoldsTraining/doc/Ignatov2014ManifoldsTraining.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|[[Участник:Mkarasikov|Карасиков Михаил]]
 +
|Поиск эффективных методов снижения размерности при решении задач мультиклассовой классификации путем её сведения к решению бинарных задач
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Karasikov2014MulticlassClassification/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Karasikov2014MulticlassClassification/doc/Karasikov2014MulticlassClassification.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|[[Участник:Кулунчаков|Кулунчаков Андрей]]
 +
|Обнаружение изоморфных структур существенно нелинейных прогностических моделей
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Kulunchakov2014IsomorphicStructures/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Kulunchakov2014IsomorphicStructures/doc/Kulunchakov2014IsomorphicStructures.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|[[Участник:Aplavin|Плавин Александр]]
 +
|Оптимизация числа тем в вероятностных тематических моделях с помощью регуляризатора строкового разреживания
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Plavin2014TopicsNumberOptimization/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Plavin2014TopicsNumberOptimization/doc/Plavin2014TopicsNumberOptimization.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|[[Участник:Mpopova|Попова Мария]]
 +
|Выбор оптимальной модели прогнозирования физической активности человека по измерениям акселерометра
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Popova2014OptimalModelSelection/ code], [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Popova2014OptimalModelSelection/doc/Popova2014OptimalModelSelection.pdf?format=raw paper]
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
=== 2013 год, группа 074 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:Pushnyakov Alexey|Пушняков Алексей]]
 +
|Определение напечатанного изображения
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Pushnyakov2013SpectrumImage/ Pushnyakov2013SpectrumImage]
 +
|-
 +
|[[Участник: Katrutsa|Катруца Александр]]
 +
|Сравнение быстрых алгоритмов кластеризации
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Katrutsa2013RhoNets/Spring/ Katrutsa2013RhoNets]
 +
|-
 +
|[[Участник:Ryskina|Рыскина Мария]]
 +
|Разметка библиографических записей с помощью логических алгоритмов
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Ryskina2013Txt2Bib/ Ryskina2013Txt2Bib]
 +
|-
 +
|[[Участник:Николай Чинаев|Чинаев Николай]]
 +
|Определение точной границы зрачка
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Chinaev2013PupilBoundary/ Chinaev2013PupilBoundary]
 +
|-
 +
|[[Участник:Perekrestenko|Перекрестенко Дмитрий]]
 +
|Порождение нейронных сетей с экспертно-заданными функциями активации
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Perekrestenko2013DeepLearning/ Perekrestenko2013DeepLearning]
 +
|-
 +
|[[Участник:Yashkov|Яшков Даниил]]
 +
|Сравнительный анализ алгоритмов выбора признаков: точность, устойчивость, сложность регрессионных моделей
 +
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Yashkov2013FeatureSelection/ Yashkov2013FeatureSelection]
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
=== 2012 год, группа 974 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник: Celyh|Целых Влада]]
 +
|CMARS: аппроксимация сплайнами
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Celyh2012CMARS/ Celyh2012CMARS]
 +
|-
 +
|[[Участник:aduenko|Адуенко Александр]]
 +
|Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Aduenko2012economics/ Aduenko2012economics]
 +
|-
 +
|[[Участник:Medvmasha|Стенина (Медведникова) Мария]]
 +
|Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Medvednikova2012PCA/ Medvednikova2012PCA]
 +
|-
 +
|[[Участник:Arsenty|Кузьмин Арсентий]]
 +
|Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Kuzmin2012TimeRows/ Kuzmin2012TimeRows]
 +
|-
 +
|[[Участник:Tsyganova|Цыганова Светлана]]
 +
|Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Tsyganova2012LocalForecast/ Tsyganova2012 LocalForecast]
 +
|-
 +
|Егор Клочков
 +
|Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами (пример)
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Klochkov2012Goods4Cast Klochkov2012Goods4Cast]
 +
|-
 +
|[[Участник:Varf Ann|Варфоломеева Анна]]
 +
|Локальные методы прогнозирования с выбором метрики
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Varfolomeeva2012LocForecastMetrics/ Varfolomeeva2012 LocForecastMetrics]
 +
|-
 +
|Валерия Бочкарева
 +
|Полиномы Чебышева и прогнозирование временных рядов
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Bochkareva2012TimeSeriesPrediction Bochkareva2012TimeSeriesPrediction]
 +
|-
 +
|Татьяна Шпакова
 +
|Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Shpakova2012Clustering/ Shpakova2012Clustering]
 +
|-
 +
|Александр Шульга
 +
|Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Shulga2012VAR Shulga2012VAR]
 +
|-
 +
|Алина Иванова
 +
|Аппроксимация эмпирических функций распределения
 +
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Ivanova2012ApproximateFunc/ Ivanova2012 ApproximateFunc]
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
=== 2011 год, группа 874 ===
 +
{|class="wikitable"
 +
|-
 +
! Автор
 +
! Тема научной работы
 +
! Ссылка
 +
|-
 +
|[[Участник:Anastasiya|Мотренко Анастасия]]
 +
| Использование теста Гренджера при прогнозировании временных рядов
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Motrenko2011GrangerForc Motrenko2011GrangerForc]
 +
|-
 +
|-
 +
| [[Участник:0xd34df00d|Рудой Георгий]]
 +
| Выбор функции активации при прогнозировании нейронными сетями
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Rudoy2011NNForecasting Rudoy2011NNForecasting]
 +
|-
 +
| [[Участник:LyubovLeonteva|Леонтьева Любовь]]
 +
| [[Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)]]
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Leonteva2011GaterpillarLearning Leonteva2011GaterpillarLearning]
 +
|-
 +
| [[Участник:Yegor.Budnikov|Будников Егор]]
 +
| [[Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)]]
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Budnikov2011DiscreteForecasting Budnikov2011DiscreteForecasting]
 +
|-
 +
| [[Участник:nkgrin|Николай Балдин]]
 +
| Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Baldin2011FNNForecasting Baldin2011FNNForecasting]
 +
|-
 +
| [[Участник:Angriff|Романенко Александр]]
 +
| Выравнивание временных рядов: прогнозирование с использованием DTW (пример)|Выравнивание временных рядов: прогнозирование с использованием DTW
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Romanenko2011DTWForecasting Romanenko2011DTWForecasting]
 +
|-
 +
| [[Участник:Aleksandra.Tokmakova|Токмакова Александра]]
 +
|[[Выделение периодической компоненты временного ряда (пример)]]
 +
| [https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group874/Tokmakova2011Periodic Tokmakova2011Periodic]
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
== Временные ссылки на слайды ==
 +
=== DataFest ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2018ConcourDR2.pdf Strijov2018ConcourDR2.pdf] Automatic Model Generation and Selection for Forecasting and Classification, 2018.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2018MdlGenOpenAI.pdf Strijov2018MdlGenOpenAI.pdf] Model generation for machine intelligence, 2018.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2018ConcourDR.pdf Strijov2018ConcourDR.pdf] Intelligent Forecasting Model Generation for Personal Wellness Monitoring, 2018.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/School2017MIPT.pdf School2017MIPT.pdf] Кафедра интеллектальных систем: теория и практика исследований, 2017.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2017MMRO_%20joined.pdf Strijov2017MMRO_joined.pdf] Human physical behavior analysis using sensors of wearable devices, 2017.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2016FeatureGeneration.pdf Strijov2016FeatureGeneration.pdf] Model generation and selection for internet of things, 2016.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2016IDP.pdf Strijov2016IDP.pdf] Model selection for time series forecasting, 2016.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/DataFest/Strijov2016Tutorial.pdf Strijov2016Tutorial.pdf] Business untelligence III: Feature generation and model selection for multiscale time series forecasting, 2016.
 +
=== BigDataSlides ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/BigDataSlides/big_data_slides.pdf big_data_slides.pdf] Математические методы аналитической обработки больших данных, 2016.
 +
=== AMA 2015 ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/AMA2015/Strijov19Dec2014PreferenceLearning_AMA.pdf Strijov19Dec2014PreferenceLearning_AMA.pdf] Methods of Preference Learning for Ordinal Classification and Decision Making, 2014.
 +
=== IntroLecture ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/IntroLecture/StrijovCourseSlides.pdf StrijovCourseSlides.pdf] Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов), 2016.
 +
=== Model Generation ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/ModelGeneration/presentation_en_SPb.pdf presentation_en_SPb.pdf] Machine Learning model generation and selection, 2015.
 +
=== NNSlides ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/NNSlides/neural_networks_slides.pdf neural_networks_slides.pdf] Однослойная нейронная сеть, 2016.
 +
=== ScoringSlides ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/ScoringSlides/coursera_scoring_slides.pdf coursera_scoring_slides.pdf] Построение выборки, 2016.
 +
=== Semi-Supervised Learning ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Semi-Supervised%20Learning/Semi_Supervised_Learning.pdf Semi_Supervised_Learning.pdf] Semi-Supervised Learning, Kuznetsov, 2009.
 +
=== MLEducation ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/MLEducation/Strijov2013Fall-MLDA.pdf Strijov2013Fall-MLDA.pdf] Course "Machine Learning and Data Analysis", 2013.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/MLEducation/Strijov2014MLCourseShort.pdf Strijov2014MLCourseShort.pdf] Автоматизация и стандартизация научных исследований "Моя первая научная статья", 2014.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/MLEducation/Strijov2014MLCourseShort_eng.pdf Strijov2014MLCourseShort_eng.pdf] Conducting Research in Data Science "My first research paper", 2014.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/MLEducation/Strijov2015MLCourseSlides.pdf Strijov2015MLCourseSlides.pdf] Course "Machine Learning and Data Analysis", 2015.
 +
=== lectures ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov29Jan2015ModelGenAndSel_AMA.pdf Strijov29Jan2015ModelGenAndSel_AMA.pdf] Model generation and selection using coherent Bayesian inference, 2015.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Sologub12EURO.pdf Sologub12EURO.pdf] The Inductive Generation of Non-Linear Models and Graph Transformations, Sologub, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Kuznetsov2012EURO.pdf Kuznetsov2012EURO.pdf] Rank-scaled Integral indicators of the IUCN Red List of Threatened Species, Kuznetsov, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Motrenko2012Euro.pdf Motrenko2012Euro.pdf] Multiclass classification of cardio-vascular disease patients with sample size estimation, Motrenko, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012QuantitativeModelling.pdf Strijov2012QuantitativeModelling.pdf] Basic Understanding of Quantitative Modelling, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012IAM.METU.Part4.pdf Strijov2012IAM.METU.Part4.pdf] Model complexity and comparison, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012IAM.METU.Part3.pdf Strijov2012IAM.METU.Part3.pdf] Model Genetation and Model Selection, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012IAM.METU.Part2.pdf Strijov2012IAM.METU.Part2.pdf] Data Generation Hypothesis and Model Selection, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012IAM.METU.Part1.pdf Strijov2012IAM.METU.Part1.pdf] Problem Statements in Time Series Forecasting, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012EURO.pdf Strijov2012EURO.pdf] Model selection in the financial time series forecasting, 2012.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2011OR_talk.pdf Strijov2011OR_talk.pdf] Multilevel models in time series forecasting, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2010SummerSchool.pdf Strijov2010SummerSchool.pdf] Организация практических занятий по машинному обучению на сайте MachineLearning.ru, 2010.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2010Scoring_ANE.pdf Strijov2010Scoring_ANE.pdf] Порождение и выбор моделей (на примере задачи кредитного скоринга), 2010.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov09IAM-3of3-Bayesian.pdf Strijov09IAM-3of3-Bayesian.pdf] Analysis of the Regression Model Parameters, 2009.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov09IAM-2of3-ModelSelection.pdf Strijov09IAM-2of3-ModelSelection.pdf] Methods of Model Selection and Dimensionality Reduction, 2009.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov09IAM-1of3-Intro.pdf Strijov09IAM-1of3-Intro.pdf] Model Generation and its Applications in Financial Sector, 2009.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/strijov06sigsud.pdf strijov06sigsud.pdf] Indices construction using linear and ordinal expert estimations, 2006.
 +
 
 +
=== slides ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/slides/Kuzmin2013EURO2.pdf Kuzmin2013EURO2.pdf] Hierarchical thematic model visualizing algorithm, Kuzmin, 2013.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/slides/Kuznetsov2013OR.pdf Kuznetsov2013OR.pdf] The IUCN Red List threatened species categorization algorithm, Kuznetsov, 2013.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/slides/Kuznetsov2014IFORS.pdf Kuznetsov2014IFORS.pdf] Partial Order Combining for Objects Ranking Problem, Kuznetsov, 2013.
 +
 
 +
=== dmba ===
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part0_Syllabus.pdf DMBA_Part0_Syllabus.pdf] Data Mining in Business Analytics, 2010.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part0_Workshop.pdf DMBA_Part0_Workshop.pdf] Part 0: Exercises, problems, TODOs and useful information, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part1_Intro.pdf DMBA_Part1_Intro.pdf] Part 1: Introduction, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part2_CRISP.pdf DMBA_Part2_CRISP.pdf] Part 2: Management and standards, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part2a_IDEF0_Show.pdf DMBA_Part2a_IDEF0_Show.pdf] Part 2: appendix.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part3_Regression.pdf DMBA_Part3_Regression.pdf] Part 3: Data collection and preprocessing, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part3a_ForecastingAccuracy.pdf DMBA_Part3a_ForecastingAccuracy.pdf] Part 3a: Forecasting accuracy, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part4,5_Indicators.pdf DMBA_Part4,5_Indicators.pdf] Part 4,5: Decision support and Integral indicator construction, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part4-0_PA's_Pairwise_Show.pdf DMBA_Part4-0_PA's_Pairwise_Show.pdf] Part 4: appendix_0.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part4-1_Hierar_POF_Show.pdf DMBA_Part4-1_Hierar_POF_Show.pdf] Part 4: appendix_1.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part6_Scorecards.pdf DMBA_Part6_Scorecards.pdf] Part 6: Risk analysis and credit scorecards, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part6_ScorecardFlowchart.pdf DMBA_Part6_ScorecardFlowchart.pdf] Part 6: appendix.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part7_Categorical.pdf DMBA_Part7_Categorical.pdf] Part 7: Sociological data processing, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part8_Verification.pdf DMBA_Part8_Verification.pdf] Part 8: Verification of scoring models, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part9_Medicine_Show.pdf DMBA_Part9_Medicine_Show.pdf] Part 9: Mathematical modelling in biology, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part10_Telecomm_Show.pdf DMBA_Part10_Telecomm_Show.pdf] Part 10: The problem of customer churn, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part11-2a_BlueFish_Show.pdf DMBA_Part11-2a_BlueFish_Show.pdf] Part 11a: Synchronous behavior of the institutional owners, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part11-2b_BlueFish_Show.pdf DMBA_Part11-2b_BlueFish_Show.pdf] Part 11b: Synchronization of Institutional Owners in the worldwide stock markets, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part12_GoodsForecasting.pdf DMBA_Part12_GoodsForecasting.pdf] Part 12: Forecasting of goods consumption, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part12-2_Forecasting.pdf DMBA_Part12-2_Forecasting.pdf] Part 12-2: Nonparametric regression, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part13_Energy,Options.pdf DMBA_Part13_Energy,Options.pdf] Part 13: Forecasting of energy consumption; Forecasting of stock option price, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part14_EnergyForecasting_Show.pdf DMBA_Part14_EnergyForecasting_Show.pdf] Part 14: Hour by Hour Energy Forecasting, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part15_Exam_19.03.2011.pdf DMBA_Part15_Exam_19.03.2011.pdf] Part 15: Exam, 2011.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/dmba/DMBA_Part15_MemoPics.pdf DMBA_Part15_MemoPics.pdf] Part 15: pictures.
 +
 
 +
=== MLAlgorithms ===
 +
==== PreferenceLearning ====
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/PreferenceLearning/doc/Presentation/Cones2014/Cones2014.pdf Cones2014.pdf] Decision support and Integral indicator construction, 2014.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/PreferenceLearning/doc/Presentation/POF2014/POF2014.pdf POF2014.pdf] Построение интегральных индикаторов с помощью Парето оптимальных фронтов, 2014.
 +
==== Scoring2012 ====
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Scoring/Scoring2012/Technologies/PDF/score_report.pdf score_report.pdf] Scoring model for cash loans.
 +
==== TSLearning ====
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/TSLearning/slides/TSSegmentation/SSAsegmentation.pdf SSAsegmentation.pdf] Выделение периодов при сегментировании квазипериодических временных рядов, 2014.
 +
==== SAR ====
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/SAR/slides/SAR2014.pdf SAR2014.pdf] Methods for monitoring of railway objects and constructions using satellite images, 2014.
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/SAR/slides/kuznetsov_isuzht_2014.pdf kuznetsov_isuzht_2014.pdf] Мониторинг состояния железнодорожных объектов и инженерных сооружений по спутниковым снимкам, 2014.
 +
 
 +
== Дневниковые заметки ==
 +
 
 +
Не следует загружать код Matlab проверками.
 +
* Функция специального назначения, принимающая вектор, не должна быть рассчитана на или скаляр. Если ей на вход подали матрицу, она должна остановиться с ошибкой, порожденной системой Matlab, на не кодом. Предполагается, что когда пишется тулбох, функция вызывается с корректными аргументами.
 +
* Функция общего назначения должна напротив, по-возможности, обрабатывать и вектор и скаляр и матрицу, напр. sin(x).
 +
вариант — обрабатывать и строку и массив строк.
 +
* Проверка данных на соотвтествие формату происходит только тогда, когда измеряемые данные вводятся в систему впервые из внешних источников.
-
== Оформление статей ==
 
-
В статье обязательно должны присутствовать:
 
-
* начальное определение, которое четко позиционирует понятие в рамках направления, сформулированное таким образом, чтобы оно было понятно и стороннему человеку, имеющему общую математическую подготовку;
 
-
* категории - это единственный реальный инструмент поиска статей, кроме поиска по названию;
 
-
* ссылки из своей статьи на другие и из других статей на текущую; ссылаться при этом можно и на пока еще не созданные статьи
 
== Для пополнения тулбокса ==
== Для пополнения тулбокса ==
Строка 92: Строка 625:
--[[Участник:Strijov|Strijov]] 19:32, 16 марта 2008 (MSK)
--[[Участник:Strijov|Strijov]] 19:32, 16 марта 2008 (MSK)
 +
 +
== Оформление статей ==
 +
В статье обязательно должны присутствовать:
 +
* начальное определение, которое четко позиционирует понятие в рамках направления, сформулированное таким образом, чтобы оно было понятно и стороннему человеку, имеющему общую математическую подготовку;
 +
* категории - это единственный реальный инструмент поиска статей, кроме поиска по названию;
 +
* ссылки из своей статьи на другие и из других статей на текущую; ссылаться при этом можно и на пока еще не созданные статьи
 +
 +
== А не собрать ли благородному дону по всей MachineLearning.ru ссылки о своей научной деятельности? ==
 +
 +
Вадим, я добавил на твою страницу ссылку на статью [[Определение гиперпараметров для MVR]], которая значилась в системе «сиротой», т.е. никто на неё не ссылался. И тут же возникло предложение: не хочешь ли ты собрать список всех страниц внутри MachineLearning.ru, как твоих, так и твоих ребят, в одном месте — лучше на твоей персональной страничке. Чтоб всё как на ладони!
 +
—&nbsp;''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 01:12, 22 ноября 2009 (MSK)''
 +
 +
== [[Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)]] ==
 +
 +
Вадим, привет!
 +
 +
Правильно ли я пониманию, что указанная страница должны быть все-таки на русском? [[Участник:Nikita Spirin]] это тоже понимает? --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 11:16, 2 февраля 2010 (MSK)
 +
 +
: Привет, Юра! Ты понимаешь правильно, в том смысле что ML - русскоязчный проект. Спирин тоже понимает правильно, т.к. я оставляю язык отчета по кафедральной практике на усмотрение студента (часто рецензенты или поставщики научных задач находятся за рубежом и не могут читать по-русски; сейчас в группе три таких проекта). Поэтому, я думаю, что как только Спирин сдаст практику (через две недели), его статью преобразовать в PDF, оставить вводную часть на русском языке и поставить ссылку на этот PDF. Что ты думаешь о таком решении? Вадим.
 +
:: То есть сейчас он осознанно пишет на английском. Просто мне в начале показалось, что это скопированные куски. Может быть тогда есть смысл потом просто сделать русскую копию статьи. Вернее эту страницу сделать копией русской. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 16:45, 2 февраля 2010 (MSK)
 +
::: Хорошо! Так и поступим. У меня самого много кусков только на русском или только на английском. Мучаюсь ужасно. --[[Участник:Strijov|Strijov]] 18:44, 2 февраля 2010 (MSK)
 +
 +
== Разорванное перенаправление ==
 +
 +
Вадим, привет! В статье [[С4.5 алгоритм]] установлено перенаправление на несуществующую ныне статью [[Решающие деревья, алгоритм С4.5 (пример)]]. Что делаем? Удаляем редирект или восстанавливаем и пытаемся улучшить удаленную статью? --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 23:04, 1 марта 2010 (MSK)
 +
* Юра, привет! Удаляем редирект. Это была недооформленная студенческая работа. Восстановить статью всегда можно, особенно если она появится в списке алгоритмов для выполнения практики на 3-м курсе (списка пока нет).--[[Участник:Strijov|Strijov]] 11:09, 2 марта 2010 (MSK)
 +
 +
== Просроченные непроверенные задания ==
 +
 +
Вадим, привет!
 +
 +
Ниже привожу список просроченных непроверенных учебных заданий, в которых ты выступаешь руководителем. Пожалуйста, пройди по этим статьям и прими решения.Будет также здорово, если ты проверишь качество написанного и, по возможности, его улучшишь.
 +
# [[Daily electricity price forecasting (report)]]
 +
# [[Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)]]
 +
# [[Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)]]
 +
# [[Метод k ближайших соседей (пример)]]
 +
# [[Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)]]
 +
# [[Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример)]]
 +
# [[Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)]]
 +
# [[Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)]]
 +
# [[Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)]]
 +
# [[Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)]]
 +
# [[Прогнозирование объемов продаж товаров (отчет)]]
 +
# [[Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)]]
 +
# [[Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет)]]
 +
 +
Юра, спасибо, давно хотел собрать все в кучку. Сейчас это [[:Категория:Практика и вычислительные эксперименты|здесь: «Практика и вычислительные эксперименты»]]. --[[Участник:Strijov|Strijov]] 14:49, 29 мая 2010 (MSD)
 +
 +
== [[Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)]] ==
 +
 +
Вадим,
 +
 +
сабж ссылается куда-то не туда. Реши, пожалуйста, что с ним делать. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 12:00, 28 октября 2010 (MSD)
 +
 +
Юра, спасибо за находку!
 +
 +
TODO Перенести статью
 +
[[Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов)/Группа 274, осень 2007]] — там много полезных микрозадач — со старого сайта strijov.com (там удалена).
 +
 +
== Удалил статью ==
 +
 +
Удалил [[One-hot/One-of-k Data Encoding]]. Если есть возражения — пиши. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 19:36, 9 марта 2014 (MSK)
 +
 +
== Добавление новости ==
 +
Вопрос к уважаемой администрации - можно ли страницу [[Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламы]] добавить в новости на сайте?
 +
 +
: Уважаемый Григорий Андреевич! Спасибо за вопрос! Посомотрим, что выложено на kaggle и примем решение. В любом случае, организатор конкурса не должен быть анонимным. --[[Участник:Strijov|Strijov]] 01:22, 23 февраля 2015 (MSK)
 +
 +
== [[NVIDIA]] ==
 +
 +
А может пока статья пустая ее поместить в личное пространство, а затем перенести? А то как-то неприлично на главной иметь такую заготовку. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 16:17, 20 апреля 2015 (MSD)
 +
* Уже лучше. Спасибо. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 17:36, 20 апреля 2015 (MSD)

Текущая версия

Содержание


Автоматизация научных исследований в машинном обучении

2018 год, группа 574

Автор Тема научной работы Ссылка
Гадаев Тамаз Оценка оптимального объема выборки folder

code paper slides video

Грабовой Андрей Автоматическое определение релевантности параметров нейросети. folder

code paper slides video

Рогозина Анна Deep learning for RNA secondary structure prediction folder

code paper slides video

Шульгин Егор Порождение признаков, инвариантных к изменению частоты временного ряда folder

code paper

Кислинский Вадим Предсказание музыкальных плейлистов пользователей в рекомендательной системе. folder

code slides paper video

Козлинский Евгений Анализ банковских транзакционных данных физических лиц для выявления паттернов потребления клиентов. folder

code paper slides video

2018 год, группа 594

Автор Тема научной работы Ссылка
Игашов Илья Формулировка и решение задачи оптимизации, сочетающей классификацию и регрессию, для оценки энергии связывания белка и маленьких молекул. paper

slides video

Муравьев Кирилл Определение параметров нейросети, подлежащих оптимизации. paper,

slides, code video

Поповкин Андрей

Романенко Илья

Создание ранжирующих моделей для систем информационного поиска. Алгоритм прогнозирования структуры локально-оптимальных моделей paper

slides code video

2017 год, группа 474

Автор Тема научной работы Ссылка
Алексеев Василий Внутритекстовая когерентность как мера интерпретируемости тематических моделей текстовых коллекций code

data paper slides video

Аникеев Дмитрий Локальная аппроксимация временных рядов для построения прогностических метамоделей code

paper slides

Селезнева Мария Агрегирование гетерогенных текстовых коллекций в иерархической тематической модели русскоязычного научно-популярного контента paper

code slides video

Антон Смердов Выбор оптимальной модели рекуррентной сети в задачах поиска парафраза paper

code slides video

Никита Уваров Оптимальный алгоритм для восстановления динамических моделей paper

slides code video

Карина Усманова Multiple Manifold Learning (Joint diagonalization for 3D shapes - AJD on Hessian matrices) paper

slides code video

Иннокентий Шибаев Convex relaxations for multiple structure alignment (synchronization problem for SO(3)) paper

slides code video

Шолохов Алексей Помехоустойчивость методов информационного анализа ЭКГ-сигналов

paper code slides video

2016 год, группа 374

Автор Тема научной работы Ссылка
Баяндина Анастасия Тематические модели дистрибутивной семантики для выделения этнорелевантных тем в социальных сетях paper

slides video

Белозерова Анастасия Согласование логических и линейных моделей классификации в информационном анализе электрокардиосигналов code

paper slides video

* Владимирова Мария Бэггинг нейронных сетей в задаче предсказания биологической активности клеточных рецепторов code

paper slides vido

Володин Сергей Вероятностный подход для задачи предсказания биологической активности ядерных рецепторов code paper slides

video, itis

Ковалева Валерия Регулярная структура редких макромолекулярных кластеров code

paper slides video, itis

Макарчук Глеб Преобразования временных рядов для декодирование движения руки с помощью ECoG сигналов (electrocorticographic signals) у обезьян code,

paper slides video

Молибог Игорь Использование методов снижения размерности при построении признакового пространства в задаче обнаружения внутреннего плагиата

paper, doc, slides, itis

Погодин Роман Определение положения белков по электронной карте code, paper, slides

video, itis

Рязанов Андрей Восстановление первичной структуры белка по геометрии его главной цепи folder

paper slides video, itis

Сафин Камиль Определение заимствований в тексте без указания источника code, paper

slides video

Чигринский Виктор Аппроксимация границ радужки глаза code paper

slides video

2016 год, группа YАД

Автор Тема научной работы Ссылка
Ахтямов Павел Отбор мультикоррелирующих признаков в задаче векторной авторегрессии code,

paper, slides

Иванов Илья Классификация физической активности: исследование изменения пространства параметров при дообучении и модификации моделей глубокого обучения code,

paper, slides

Медведева Анна Модель порождения объектов в задаче прогнозирования временных рядов code

paper slides

2015 год, группа 274

Автор Тема научной работы Ссылка
Бернштейн Юлия Методы определения характеристик фибринолиза по последовательности изображений крови in vitro
Гончаров Алексей Метрическая классификация временных рядов code,

paper, slides

Ефимов Юрий Поиск внешней и внутренней границ радужки на изображении глаза методом парных градиентов code,

paper, slides

Жариков Илья Проверка соответствия электрокардиографа требованиям диагностической системы «Скринфакс» и оценка качества электрокардиограмм. code, paper, slides
Задаянчук Андрей Выбор оптимальной модели классификации физической активности code,

paper, slides

Исаченко Роман Метрическое обучение и снижение размерности пространства в задачах кластеризации временных рядов code, paper, slides
Нейчев Радослав Отбор признаков в прогнозировании временных рядов c использованием экзогенных факторов code, paper, slides
Подкопаев Александр Прогнозирование четвертичных структур белков code,

paper, slides

Решетова Дарья Методы многоклассовой классификации с улучшенными оценками сходимости в задачах частичного обучения code,

paper, slides

Соломатин Иван Определение области затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков code, paper, slides

2015 год, группа YАД

Автор Тема научной работы Ссылка
Янина Анастасия Рекомендация статей коллективного блога на основе тематической модели code, paper, slides

2014 год, группа 174

Автор Тема научной работы Ссылка
Ефимова Ирина Дифференциальная диагностика заболеваний по электрокардиограмме code, paper
Игнатов Андрей Обучение многообразий для прогнозирования наборов квазипериодических временных рядов code, paper
Карасиков Михаил Поиск эффективных методов снижения размерности при решении задач мультиклассовой классификации путем её сведения к решению бинарных задач code, paper
Кулунчаков Андрей Обнаружение изоморфных структур существенно нелинейных прогностических моделей code, paper
Плавин Александр Оптимизация числа тем в вероятностных тематических моделях с помощью регуляризатора строкового разреживания code, paper
Попова Мария Выбор оптимальной модели прогнозирования физической активности человека по измерениям акселерометра code, paper

2013 год, группа 074

Автор Тема научной работы Ссылка
Пушняков Алексей Определение напечатанного изображения Pushnyakov2013SpectrumImage
Катруца Александр Сравнение быстрых алгоритмов кластеризации Katrutsa2013RhoNets
Рыскина Мария Разметка библиографических записей с помощью логических алгоритмов Ryskina2013Txt2Bib
Чинаев Николай Определение точной границы зрачка Chinaev2013PupilBoundary
Перекрестенко Дмитрий Порождение нейронных сетей с экспертно-заданными функциями активации Perekrestenko2013DeepLearning
Яшков Даниил Сравнительный анализ алгоритмов выбора признаков: точность, устойчивость, сложность регрессионных моделей Yashkov2013FeatureSelection

2012 год, группа 974

Автор Тема научной работы Ссылка
Целых Влада CMARS: аппроксимация сплайнами Celyh2012CMARS
Адуенко Александр Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт Aduenko2012economics
Стенина (Медведникова) Мария Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов Medvednikova2012PCA
Кузьмин Арсентий Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен Kuzmin2012TimeRows
Цыганова Светлана Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования Tsyganova2012 LocalForecast
Егор Клочков Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами (пример) Klochkov2012Goods4Cast
Варфоломеева Анна Локальные методы прогнозирования с выбором метрики Varfolomeeva2012 LocForecastMetrics
Валерия Бочкарева Полиномы Чебышева и прогнозирование временных рядов Bochkareva2012TimeSeriesPrediction
Татьяна Шпакова Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей Shpakova2012Clustering
Александр Шульга Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями Shulga2012VAR
Алина Иванова Аппроксимация эмпирических функций распределения Ivanova2012 ApproximateFunc

2011 год, группа 874

Автор Тема научной работы Ссылка
Мотренко Анастасия Использование теста Гренджера при прогнозировании временных рядов Motrenko2011GrangerForc
Рудой Георгий Выбор функции активации при прогнозировании нейронными сетями Rudoy2011NNForecasting
Леонтьева Любовь Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример) Leonteva2011GaterpillarLearning
Будников Егор Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) Budnikov2011DiscreteForecasting
Николай Балдин Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью Baldin2011FNNForecasting
Романенко Александр Выравнивание временных рядов: прогнозирование с использованием DTW Romanenko2011DTWForecasting
Токмакова Александра Выделение периодической компоненты временного ряда (пример) Tokmakova2011Periodic

Временные ссылки на слайды

DataFest

BigDataSlides

  • big_data_slides.pdf Математические методы аналитической обработки больших данных, 2016.

AMA 2015

IntroLecture

  • StrijovCourseSlides.pdf Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов), 2016.

Model Generation

NNSlides

ScoringSlides

Semi-Supervised Learning

MLEducation

lectures

slides

dmba

MLAlgorithms

PreferenceLearning

  • Cones2014.pdf Decision support and Integral indicator construction, 2014.
  • POF2014.pdf Построение интегральных индикаторов с помощью Парето оптимальных фронтов, 2014.

Scoring2012

TSLearning

  • SSAsegmentation.pdf Выделение периодов при сегментировании квазипериодических временных рядов, 2014.

SAR

  • SAR2014.pdf Methods for monitoring of railway objects and constructions using satellite images, 2014.
  • kuznetsov_isuzht_2014.pdf Мониторинг состояния железнодорожных объектов и инженерных сооружений по спутниковым снимкам, 2014.

Дневниковые заметки

Не следует загружать код Matlab проверками.

  • Функция специального назначения, принимающая вектор, не должна быть рассчитана на или скаляр. Если ей на вход подали матрицу, она должна остановиться с ошибкой, порожденной системой Matlab, на не кодом. Предполагается, что когда пишется тулбох, функция вызывается с корректными аргументами.
  • Функция общего назначения должна напротив, по-возможности, обрабатывать и вектор и скаляр и матрицу, напр. sin(x).

вариант — обрабатывать и строку и массив строк.

  • Проверка данных на соотвтествие формату происходит только тогда, когда измеряемые данные вводятся в систему впервые из внешних источников.

Для пополнения тулбокса

Вадим, теперь есть возможность использовать шаблон {{S}} для установки правильных инициалов в статьях. Например, {{S|В. В. Стрижов}} даст такой результат В. В. Стрижов. --Yury Chekhovich 18:52, 12 февраля 2008 (MSK)

Список наблюдения

Рекомендую в настройках в закладке "Список наблюдения" включить следующие галочки "Добавлять созданные мной страницы в список наблюдения" и "Добавлять изменённые мной страницы в список наблюдения". Тае удобнее следить за изменениями на страницах, которые правил. --Yury Chekhovich 13:09, 14 февраля 2008 (MSK)

Вниманию участников

Появилась страница Вниманию участников предназначенная для общения участников по проекту. Предлагаю все идеи и проблемы вносить туда. --Yury Chekhovich 13:51, 29 февраля 2008 (MSK)

Метод главных компонент

Вадим, я обнаружил пустую эту пустую статью созданную участником Vadim Strijov :). Кинул туда буквально одно предложение, чтобы она не была пустой. У тебя нет желания её написать? Можно использовать и этот материал из Википедии. --Yury Chekhovich 10:33, 5 марта 2008 (MSK)

  • Уважаемый Вадим Викторович, я закачал материал из Википедии в Метод главных компонент, начал собирать подзаголовки для расширения. Устойчивость главных компонент, Сколько главных компонент нужно оставлять, Анализ соответствий ... . Добавьте и Вы свои пожелания, пригласите также коллег.--Agor153 14:57, 2 июля 2008 (MSD)
    • Да, тут Андрей Зиновьев на пару недель из Парижа приехал в Россию. Мне удалось с ним связаться и спросить, не возражает ли он против публикации его книги "Визуализация многомерных данных" (2000 г.) на Вашем ресурсе. Он не возражает. А оно Вам надо? (Закономерный и своевременный вопрос ;).)--Agor153 02:12, 3 июля 2008 (MSD)

Спасибо! Да, оно нам надо. Опубликуем. Есть вот такой вопрос. Так как сайт поддерживают официальные организации: РФФИ, Форексис, ВЦ, то мы не должны нарушать авторские права. Мы должны будем поставить заметку, что автор согласен с публикацией и e-mail автора. И вопрос к Вам и к Андрею Зиновьеву: если книга издавалась, то какие права на нее имеет издательство? Разрешит ли оно такую публикацию? --Strijov 11:40, 3 июля 2008 (MSD)

ОК, попробую связаться. Думаю, что с издательством пробем не будет - но пусть он спросит. Все контакты займут, вероятно, несколько недель. (Эти "французские" ученые летом путешествуют вовсю, да и провинциальное российское издательство, вероятно, тоже отдыхает :).)--Agor153 14:06, 3 июля 2008 (MSD)

Здравствуйте, меня зoвут Андрей Зиновьев. Отвечаю на вопрос: на книге стоят два копирайта "Андрей Зиновьев" и "Институт Вычислительного Моделирования СО РАН". Я даю полное согласие на использование файла книги, который можно взять здесь http://pca.narod.ru/ZinovyevBook.pdf. С издательством не будет никаких проблем, они претензий на копирайт не имеют. --zinovyev 18:00, 12 августа 2008 (MSD)

  • Андрей, большое спасибо! --Strijov 01:53, 17 августа 2008 (MSD)

С приездом

Смотрю, ты сразу же рьяно взялся за дело :)) --Yury Chekhovich 18:52, 16 марта 2008 (MSK)

Спасибо!

--Strijov 19:32, 16 марта 2008 (MSK)

Оформление статей

В статье обязательно должны присутствовать:

  • начальное определение, которое четко позиционирует понятие в рамках направления, сформулированное таким образом, чтобы оно было понятно и стороннему человеку, имеющему общую математическую подготовку;
  • категории - это единственный реальный инструмент поиска статей, кроме поиска по названию;
  • ссылки из своей статьи на другие и из других статей на текущую; ссылаться при этом можно и на пока еще не созданные статьи

А не собрать ли благородному дону по всей MachineLearning.ru ссылки о своей научной деятельности?

Вадим, я добавил на твою страницу ссылку на статью Определение гиперпараметров для MVR, которая значилась в системе «сиротой», т.е. никто на неё не ссылался. И тут же возникло предложение: не хочешь ли ты собрать список всех страниц внутри MachineLearning.ru, как твоих, так и твоих ребят, в одном месте — лучше на твоей персональной страничке. Чтоб всё как на ладони! — К.В.Воронцов 01:12, 22 ноября 2009 (MSK)

Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)

Вадим, привет!

Правильно ли я пониманию, что указанная страница должны быть все-таки на русском? Участник:Nikita Spirin это тоже понимает? --Yury Chekhovich 11:16, 2 февраля 2010 (MSK)

Привет, Юра! Ты понимаешь правильно, в том смысле что ML - русскоязчный проект. Спирин тоже понимает правильно, т.к. я оставляю язык отчета по кафедральной практике на усмотрение студента (часто рецензенты или поставщики научных задач находятся за рубежом и не могут читать по-русски; сейчас в группе три таких проекта). Поэтому, я думаю, что как только Спирин сдаст практику (через две недели), его статью преобразовать в PDF, оставить вводную часть на русском языке и поставить ссылку на этот PDF. Что ты думаешь о таком решении? Вадим.
То есть сейчас он осознанно пишет на английском. Просто мне в начале показалось, что это скопированные куски. Может быть тогда есть смысл потом просто сделать русскую копию статьи. Вернее эту страницу сделать копией русской. --Yury Chekhovich 16:45, 2 февраля 2010 (MSK)
Хорошо! Так и поступим. У меня самого много кусков только на русском или только на английском. Мучаюсь ужасно. --Strijov 18:44, 2 февраля 2010 (MSK)

Разорванное перенаправление

Вадим, привет! В статье С4.5 алгоритм установлено перенаправление на несуществующую ныне статью Решающие деревья, алгоритм С4.5 (пример). Что делаем? Удаляем редирект или восстанавливаем и пытаемся улучшить удаленную статью? --Yury Chekhovich 23:04, 1 марта 2010 (MSK)

  • Юра, привет! Удаляем редирект. Это была недооформленная студенческая работа. Восстановить статью всегда можно, особенно если она появится в списке алгоритмов для выполнения практики на 3-м курсе (списка пока нет).--Strijov 11:09, 2 марта 2010 (MSK)

Просроченные непроверенные задания

Вадим, привет!

Ниже привожу список просроченных непроверенных учебных заданий, в которых ты выступаешь руководителем. Пожалуйста, пройди по этим статьям и прими решения.Будет также здорово, если ты проверишь качество написанного и, по возможности, его улучшишь.

  1. Daily electricity price forecasting (report)
  2. Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)
  3. Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)
  4. Метод k ближайших соседей (пример)
  5. Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)
  6. Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример)
  7. Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)
  8. Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)
  9. Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)
  10. Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)
  11. Прогнозирование объемов продаж товаров (отчет)
  12. Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)
  13. Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет)

Юра, спасибо, давно хотел собрать все в кучку. Сейчас это здесь: «Практика и вычислительные эксперименты». --Strijov 14:49, 29 мая 2010 (MSD)

Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)

Вадим,

сабж ссылается куда-то не туда. Реши, пожалуйста, что с ним делать. --Yury Chekhovich 12:00, 28 октября 2010 (MSD)

Юра, спасибо за находку!

TODO Перенести статью Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов)/Группа 274, осень 2007 — там много полезных микрозадач — со старого сайта strijov.com (там удалена).

Удалил статью

Удалил One-hot/One-of-k Data Encoding. Если есть возражения — пиши. --Yury Chekhovich 19:36, 9 марта 2014 (MSK)

Добавление новости

Вопрос к уважаемой администрации - можно ли страницу Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламы добавить в новости на сайте?

Уважаемый Григорий Андреевич! Спасибо за вопрос! Посомотрим, что выложено на kaggle и примем решение. В любом случае, организатор конкурса не должен быть анонимным. --Strijov 01:22, 23 февраля 2015 (MSK)

NVIDIA

А может пока статья пустая ее поместить в личное пространство, а затем перенести? А то как-то неприлично на главной иметь такую заготовку. --Yury Chekhovich 16:17, 20 апреля 2015 (MSD)

  • Уже лучше. Спасибо. --Yury Chekhovich 17:36, 20 апреля 2015 (MSD)
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0:Strijov»
Личные инструменты