Материал из MachineLearning.

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.

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.