Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018
Материал из MachineLearning.
(→Результаты) |
(→Задание 6) |
||
(41 промежуточная версия не показана) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} | {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} | ||
__NOTOC__ | __NOTOC__ | ||
+ | |||
+ | {{tip|[[Media:Vaio355.pdf|Вещание удаленной лекции с компьютера Vaio из аудитории 355.]]}} | ||
+ | |||
'''Постановка задач в машинном обучении''' | '''Постановка задач в машинном обучении''' | ||
Строка 14: | Строка 17: | ||
* Короткая ссылка на страницу [http://bit.ly/2mt3MVZ bit.ly/2mt3MVZ] | * Короткая ссылка на страницу [http://bit.ly/2mt3MVZ bit.ly/2mt3MVZ] | ||
- | == | + | == Задание 1 == |
* [[Media:Strijov2018ProblemStatement1.pdf|Уточнение экспертных оценок, выставленных в порядковой шкале.]] | * [[Media:Strijov2018ProblemStatement1.pdf|Уточнение экспертных оценок, выставленных в порядковой шкале.]] | ||
* Задание. Привести пример востребованной задачи, в которой используются 1) экспертные порядковые оценки предпочтения объектов и признаков и 2) матрица признакового описания объектов в линейной шкале. Требуется показать как можно получить дополнительную информацию об экспертных оценках, переведя их из порядковой шкалы в линейную. Дополнительно. Предложить пример, в котором для этого перевода используется сумма Минковского (линейные операции над геометрическим местом точек). | * Задание. Привести пример востребованной задачи, в которой используются 1) экспертные порядковые оценки предпочтения объектов и признаков и 2) матрица признакового описания объектов в линейной шкале. Требуется показать как можно получить дополнительную информацию об экспертных оценках, переведя их из порядковой шкалы в линейную. Дополнительно. Предложить пример, в котором для этого перевода используется сумма Минковского (линейные операции над геометрическим местом точек). | ||
+ | == Задание 4 == | ||
+ | |||
+ | * Постановка задачи прогнозирования дефолтов по картам на год вперед, [[Media:Strijov2018ProbStCardScoring.pdf|слайды]] (дополнительно вопрос, что делать с кодами MCС, если их более одного в день). | ||
+ | * Постановка задачи анализа биржевых европейских опционов, [[Media:DMBA_Part13_Energy,Options.pdf|слайды]] | ||
+ | |||
+ | == Задание 5 == | ||
+ | * Предложить такой класс суперпозиций, в котором задаётся непрерывное отображение из пространства описаний структур суперпозиций в пространство функций, которые эту суперпозицию задают. | ||
+ | |||
+ | * Методы трансформации моделей в задачах нелинейной регрессии [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/PhDThesis/Sologub2013GenerationFinal/diss/PHDpresentationlog.pdf?format=raw слайды] | ||
+ | * Порождение нелинейных моделей [http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/lectures/Strijov2012IAM.METU.Part3_Genetic.pdf слайды] | ||
+ | * Пример порождения моделей [[Media:Strijov2012IAM.METU.Part3(dragged).pdf|слайды]] | ||
+ | * [[Часто используемые регрессионные модели|Полезные суперпозиции]] | ||
+ | |||
+ | |||
== Результаты == | == Результаты == | ||
Строка 38: | Строка 55: | ||
|Андрей Грабовой | |Андрей Грабовой | ||
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018Essays/EcologyOfRegions/EcologyOfRegions.pdf?format=raw 1] | |[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Grabovoy2018Essays/EcologyOfRegions/EcologyOfRegions.pdf?format=raw 1] | ||
- | | | + | |1,+2,+2,+1,+1,+3 |
- | | | + | |10 |
|- | |- | ||
|Григорий Малиновский | |Григорий Малиновский | ||
|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_1/essay_1_Malinovsky.pdf?format=raw 1.0] , | |[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_1/essay_1_Malinovsky.pdf?format=raw 1.0] , | ||
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_1/Essay_1_Malinovsky_scans.pdf?format=raw 1.1] | [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_1/Essay_1_Malinovsky_scans.pdf?format=raw 1.1] | ||
+ | [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_2/IMG_0579.JPG?format=raw 2.0] | ||
+ | [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code//Group574/Malinovskyi2018Essays/Essay_2/IMG_0580.JPG?format=raw 2.1] | ||
+ | |2,+1,+0,+1,+0,+1,+1,5 | ||
+ | |7 | ||
+ | |- | ||
+ | |Олег Терехов | ||
| | | | ||
+ | |0,+2,+2,+1,+3 | ||
+ | |8 | ||
+ | |- | ||
+ | |Тамаз Гадаев | ||
| | | | ||
+ | |0,+2,+0,+0,+0 | ||
+ | |2 | ||
|- | |- | ||
- | | | + | |Егор Шульгин |
- | + | ||
| | | | ||
+ | |0,+2,+2,+1,+1,+2 | ||
+ | |8 | ||
+ | |- | ||
+ | |Анна Рогозина | ||
| | | | ||
+ | |0,+1,+2,+0,'''+4''' | ||
+ | |7 | ||
+ | |- | ||
+ | |Антон Астахов | ||
+ | | | ||
+ | |0,+0,+0,+1,+1,+2 | ||
+ | |4 | ||
+ | |- | ||
+ | |Вадим Кислинский | ||
+ | | | ||
+ | |0,+0,+0,+1,+3 | ||
+ | |4 | ||
+ | |- | ||
+ | |Никита Плетнев | ||
+ | |[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Pletnev2018Essays/essay1/essay.pdf?format=raw 1] | ||
+ | |0,+1,+0,+1,+1,+2 | ||
+ | |5 | ||
+ | |- | ||
+ | |Егор Гладин | ||
+ | |[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group574/Gladin2018Essays/Gladin2018Essay2.pdf?format=raw 2] | ||
+ | |0,0,0,+1,+1,'''+4''' | ||
+ | |6 | ||
|} | |} | ||
Текущая версия
Вещание удаленной лекции с компьютера Vaio из аудитории 355. |
Постановка задач в машинном обучении
Курс посвящен технике изложения основной идеи исследования. Обсуждаются постановки задач выбора моделей, способы описания алгебраических структур, постановки статистических гипотез и методов построения функции ошибки. Обсуждение ведется в формате лекций и эссе. Эссе — это изложение идеи постановки и решения задачи. Изложение должно быть достаточно полным (идея восстанавливается однозначно), но кратким (полстраницы) и ясным. Задача ставится формально, желательно использование языка теории множеств, алгебры, матстатистики. Желательно ставить задачу в формате argmin. Пишется в свободной форме, с учетом нашего стиля выполнения научных работ: терминологическая точность и единство обозначений приветствуются[1]. В начале занятия из написанных эссе выбираются эссе для доклада и обсуждения. Продолжительность доклада 3 минуты.
Оценка выставляется за устный доклад: 0 — решение сделано небрежно, 1 — техническое решение, 2 — приемлемое решение, 4 — ожидаемое решение. Доклад делается на следующем занятии. Оценка с недельным опозданием делится на два. Текст без доклада не оценивается. Оценка масштабируется в 10 баллов по формуле чиспо баллов минус два.
Эссе хранятся в личной папке Group574/Surname2018Essays/. Ссылка на эссе делается по шаблону
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Surname2017Essays/Surname2017Essay1.pdf?format=raw 1]
- Короткая ссылка на страницу bit.ly/2mt3MVZ
Задание 1
- Уточнение экспертных оценок, выставленных в порядковой шкале.
- Задание. Привести пример востребованной задачи, в которой используются 1) экспертные порядковые оценки предпочтения объектов и признаков и 2) матрица признакового описания объектов в линейной шкале. Требуется показать как можно получить дополнительную информацию об экспертных оценках, переведя их из порядковой шкалы в линейную. Дополнительно. Предложить пример, в котором для этого перевода используется сумма Минковского (линейные операции над геометрическим местом точек).
Задание 4
- Постановка задачи прогнозирования дефолтов по картам на год вперед, слайды (дополнительно вопрос, что делать с кодами MCС, если их более одного в день).
- Постановка задачи анализа биржевых европейских опционов, слайды
Задание 5
- Предложить такой класс суперпозиций, в котором задаётся непрерывное отображение из пространства описаний структур суперпозиций в пространство функций, которые эту суперпозицию задают.
- Методы трансформации моделей в задачах нелинейной регрессии слайды
- Порождение нелинейных моделей слайды
- Пример порождения моделей слайды
- Полезные суперпозиции
Результаты
Автор | Ссылки на эссе | Доклад | |
---|---|---|---|
Имя Фамилия | 1 , | 1,1,2,1,1,1,1 | 6 |
Андрей Грабовой | 1 | 1,+2,+2,+1,+1,+3 | 10 |
Григорий Малиновский | 1.0 , | 2,+1,+0,+1,+0,+1,+1,5 | 7 |
Олег Терехов | 0,+2,+2,+1,+3 | 8 | |
Тамаз Гадаев | 0,+2,+0,+0,+0 | 2 | |
Егор Шульгин | 0,+2,+2,+1,+1,+2 | 8 | |
Анна Рогозина | 0,+1,+2,+0,+4 | 7 | |
Антон Астахов | 0,+0,+0,+1,+1,+2 | 4 | |
Вадим Кислинский | 0,+0,+0,+1,+3 | 4 | |
Никита Плетнев | 1 | 0,+1,+0,+1,+1,+2 | 5 |
Егор Гладин | 2 | 0,0,0,+1,+1,+4 | 6 |
Материалы
- Журнал Expert Systems With Applications (топ-1 по ИИ)
- Журнал Artificial Intelligence