Участник:Pavlov99

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Полностью удалено содержимое страницы)
(→Программирование)
 
(39 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
 +
[[Изображение:Userpic.png|thumb|New Jarsey 2008]]
 +
{{TOCright}}
 +
==О себе==
 +
'''Павлов Кирилл Владимирович'''
 +
* Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
 +
* Выпускник [http://shad.yandex.ru/ ШАД]'11 отделения «анализ данных»
 +
* Работал в [http://yandex.ru Яндексе]
 +
==Научные интересы==
 +
* Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей
 +
* Оптимизация
 +
* Статистика, теория вероятности
 +
 +
==Программирование==
 +
* Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk
 +
* vim
 +
* https://github.com/pavlov99
 +
 +
==Конкурсы по Data Mining==
 +
* Интернет Математика 2011 (сходство изображений).
 +
* http://www.heritagehealthprize.com/c/hhp
 +
* http://www.data-mining-cup.de/en (2 команды от института)
 +
Team name: Inst_Moscow PT_1 <br/>
 +
Team ID: 0064-0630 <br/>
 +
Educational institution: MIPT <br/>
 +
Faculty: DMAM <br/>
 +
* http://tunedit.org/challenges
 +
* http://www.kaggle.com/
 +
 +
==План научной работы==
 +
 +
===Презентация===
 +
*1. Постановка прикладной задачи
 +
*2. Новый подход (принцип)
 +
*3. Авторы, годы, названия методов
 +
*4. Постановка задачи
 +
*5(2) Правдоподобные параметры и функционал качества без <tex>\alpha</tex>
 +
*6(2) Вероятность параметров <tex>p(w | D, A, B)</tex> и полный функционал качества
 +
*7 Правдоподобие модели
 +
*8(2) IRLS, оценка матрицы <tex>B</tex>
 +
*9 Кратко оценка матрица <tex>A</tex>
 +
*10 Итеративный алгоритм вычисления оценки параметров и гиперпараметров модели
 +
*11 Оценка правдоподобия модели
 +
*12(5) Графики, примеры вычисления оценок
 +
*13 Многоуровневая модель, мотивация
 +
*14 EM-алгоритм и разбиение выборки
 +
*15 Общий функционал качества для многоуровневой модели
 +
*16 Описание алгоритма
 +
*17 Вычислительный эксперимент
 +
*18 Результаты
 +
*19 На защиту выносится (3 фразы)
 +
*20 Результаты (4 публикации ВАК, Англ., ММРО, OR)
 +
 +
===Обзор литературы===
 +
* Мультиколлинеарность признаков: [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=VIF VIF(tolerance)], [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%81%D0%BB%D0%B8 Модель Белсли], [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 оценка в целом]
 +
* AUC + GINI
 +
* Совокупный по моделям GINI, Сравнение старой и новой кривой.
 +
* Basel2: pooling, model stability
 +
* [bonus] Определение cut-off
 +
 +
===Математика===
 +
''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit''.
 +
 +
===Программирование===
 +
[https://github.com/pavlov99/pmll/blob/master/matlab/GetBelsley.m Метод Белсли]
 +
[https://github.com/pavlov99/pmll/blob/master/matlab/GetVif.m VIF]
 +
[https://github.com/pavlov99/pmll/blob/master/matlab/GetAuc.m AUC]
 +
 +
Вычисление полного функционала качества: графики сходимости <tex>\alpha</tex>, <tex>\beta</tex>, <tex>\eps</tex>
 +
 +
==Статьи на ресурсе==
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29 разработка алгоритмов ранговой регрессии]
 +
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/e2/MySQL.pdf Mysql за 42 минуты]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2_%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%81%D0%B8_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9 Оценка параметров смеси моделей]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B0%2C_1D_to_F Задача аннотации генома, 1D-DNA <tex>\rightarrow </tex> DNA-function]
 +
 +
==Ссылки==
 +
[http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html Репозиторий UCI]
 +
 +
[http://www.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html How to write an abstract], [http://writing2.richmond.edu/training/project/biology/abslit.html one more]
 +
 +
[http://www.statmod.ru/wiki/latex:slides Beamer statmod] + [http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/beamer.html обновление баз теха: sudo texhash]

Текущая версия

New Jarsey 2008
New Jarsey 2008

Содержание

О себе

Павлов Кирилл Владимирович

  • Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
  • Выпускник ШАД'11 отделения «анализ данных»
  • Работал в Яндексе

Научные интересы

  • Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей
  • Оптимизация
  • Статистика, теория вероятности

Программирование

Конкурсы по Data Mining

Team name: Inst_Moscow PT_1
Team ID: 0064-0630
Educational institution: MIPT
Faculty: DMAM

План научной работы

Презентация

  • 1. Постановка прикладной задачи
  • 2. Новый подход (принцип)
  • 3. Авторы, годы, названия методов
  • 4. Постановка задачи
  • 5(2) Правдоподобные параметры и функционал качества без \alpha
  • 6(2) Вероятность параметров p(w | D, A, B) и полный функционал качества
  • 7 Правдоподобие модели
  • 8(2) IRLS, оценка матрицы B
  • 9 Кратко оценка матрица A
  • 10 Итеративный алгоритм вычисления оценки параметров и гиперпараметров модели
  • 11 Оценка правдоподобия модели
  • 12(5) Графики, примеры вычисления оценок
  • 13 Многоуровневая модель, мотивация
  • 14 EM-алгоритм и разбиение выборки
  • 15 Общий функционал качества для многоуровневой модели
  • 16 Описание алгоритма
  • 17 Вычислительный эксперимент
  • 18 Результаты
  • 19 На защиту выносится (3 фразы)
  • 20 Результаты (4 публикации ВАК, Англ., ММРО, OR)

Обзор литературы

Математика

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Программирование

Метод Белсли VIF AUC

Вычисление полного функционала качества: графики сходимости \alpha, \beta, \eps

Статьи на ресурсе

Ссылки

Репозиторий UCI

How to write an abstract, one more

Beamer statmod + обновление баз теха: sudo texhash

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Pavlov99»
Личные инструменты