Участник:Shanin
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→ToDo:) |
|||
| (1 промежуточная версия не показана) | |||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
На этой странице пока бардак, но в скором будущем она будет отображать мою деятельность. | На этой странице пока бардак, но в скором будущем она будет отображать мою деятельность. | ||
| - | = | + | =RNA-Seq= |
| + | |||
| + | Полезные ссылки | ||
| + | |||
| + | ftp://ftp.era.ebi.ac.uk/meta/doc/sra_1_1/SRA_File_Formats_Guide.pdf | ||
| + | |||
| + | http://fgcz-intranet.uzh.ch/publish/BiostatLecture/Exercise6-R214.pdf | ||
| + | |||
| + | =Исследование локализованных радемахеровских сложностей (заброшено)= | ||
== ToDo: == | == ToDo: == | ||
Текущая версия
Ваня Шанин — студент 4го курса ВМиК МГУ, кафедры ММП.
На этой странице пока бардак, но в скором будущем она будет отображать мою деятельность.
Содержание |
RNA-Seq
Полезные ссылки
ftp://ftp.era.ebi.ac.uk/meta/doc/sra_1_1/SRA_File_Formats_Guide.pdf
http://fgcz-intranet.uzh.ch/publish/BiostatLecture/Exercise6-R214.pdf
Исследование локализованных радемахеровских сложностей (заброшено)
ToDo:
- Разобраться с локализованной радемахеровской сложностью
Где копать алмазы
- Koltchinskii V., Panchenko D. // Rademacher processes and bounding the risk of function learning
- V. Koltchinskii. Local Rademacher complexities and oracle inequalities in risk mini-mization
- P. L. Bartlett, O. Bousquet, and S. Mendelson. // Local Rademacher complexities
- Koltchinskii V. // Rademacher penalties and structural risk minimization
- Philips P. // Data-Dependent Analysis of Learning Algorithms: Phd thesis
- El-Yaniv R., Pechyony D. // Transductive rademachercomplexity and its applications
Эксперимент
Сравнить экспериментально несколько оценок вероятности переобучения:
- 1) точную оценку вероятности переобучения по методу Монте-Карло;
- 2) комбинаторную оценку расслоения-связности для вероятности переобучения;
- 3) заниженную оценку вероятности большого равномерного отклонения частот по Монте-Карло;
- 4) комбинаторную оценку связности для вероятности большого равномерного отклонения частот, через граф расслоения-связности, и без использования радемахеровской сложности;
- 5) комбинаторную оценку вероятности большого равномерного отклонения частот через радемахеровскую сложность, но без использования неравенств концентрации меры;
- 6) стандартную оценку вероятности большого равномерного отклонения частот через радемахеровскую сложность с использованием неравенств концентрации меры.
