Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010
Материал из MachineLearning.
(→Задачи) |
|||
Строка 126: | Строка 126: | ||
Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.). | Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.). | ||
- | == | + | == Доклады и Экзамен == |
- | * | + | * Доклад-1 не позднее 29 сентября |
- | Доклад | + | * Доклад-2 не позднее 27 октября |
- | + | * Экзамен 1 декабря | |
- | * | + | |
- | * | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] |
Версия 08:18, 15 сентября 2010
- Численные методы обучения по прецедентам (программа курса)
- Автоматизация и стандартизация научных исследований (программа курса)
Задачи
Классификация пациентов CVD с помощью биомаркеров (пример)
Даны пациенты cardiovascular disease нескольких классов: A1, A2, A3, B1, B2, B3. Требуется в пространстве двадцати признаков выполнить классификацию "один против всех" и статистически показать адекватность полученной модели. Задача осложняется тем, что
- признаки-биомаркеры имеют множественную линейную зависимость;
- пациентов мало: желательно оценить их необходимое число;
- признаков много, однако классифицировать нужно по (линейной-?) комбинации двух-трех;
- один класс можно выделить с помощью нескольких разных наборов признаков (см. п. 1);
- в связи с важностью правильной классификации (речь идет о здоровье конкретных людей) необходимо подготовить эмпирическую доказательную базу.
Прогнозирование финансовых пузырей (пример)
Даны временные ряды - цены биржевых инструментов. Требуется выполнить ранний прогноз появления финансовых пузырей. Задача посвящена синтезу и выбору наиболее информативных признаков, извлеченных из временных рядов, позволяющих выполнять прогноз. При этом требуется формализовать само понятие "пузырь", например, посредством автоматической или экспертной разметки и придумать набор правил порождения признаков. (Черновик. Использовать тест Гренджера для статистического обоснования зависимости предсказываемого события от порождаемых признаков. При порождении в первую очередь использовать алгоритмы разметки временных рядов. Так как события могут быть отнесены к одному из нескольких классов, требуется предложить алгоритм определения классов на основании анализа объединения и пересечения порожденных множеств признаков.)
Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)
Требуется предложить алгоритм порождения признаков для восстановления регресии. При выборе признаков класс моделей (RBF, обсуждается) и метод выбора (метод моделей наибольшего правдоподобия) будут фиксированы.
Предлагается использовать базу данных "ASTRAL SCOP Genetic Domain Sequences 1.75"[1], архив PDB SEQRES records: astral-scopdom-seqres-gd-all-1.75.fa[2]
Структура данных
>d1dlya_ a.1.1.1 (A:) Protozoan/bacterial hemoglobin {Green alga (Chlamydomonas eugametos) [TaxId: 3054]} slfaklggreaveaavdkfynkivadptvstyfsntdmkvqrskqfaflayalggasewk gkdmrtahkdlvphlsdvhfqavarhlsdtltelgvppeditdamavvastrtevlnmpq
- d1dlya_ -- идентификатор эксперимента (код файла в PDB),
- a.1.1.1 -- классификатор белка, иерархическая структура разделена точками,
- slfaklggreavea... -- последовательность аминокислот (без пробелов и переносов до символа >).
Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример)
Черновик. Исследуется проблема разделения наблюденного (измеренного) поля силы тяжести на две компоненты. Одна должна отражать влияние границы разделяющая земную кору и мантию Земли (так называемая поверхность Мохоровичича или просто Мохо), а вторая собственно влияние самой земной коры. Специалистов, которые занимались и занимаются уточнением глубины до поверхности Мохо и проблемой ИЗОСТАЗИИ много, выполненных сейсмических работ по данной тематике (Глубинные сеймические зондирования ГСЗ) тоже много, опубликованных работ еще больше. Если бы эталоная выборка по данным ГСЗ была хорошей (равноточной и равномерной по площади) тогда построить глубину до Мохо по экспериментальным данным с некоторой детальностью (естественно не выше некоторых пространственных частот) проблемы в целом не составляет. Задача состоит в детализации используя поле силы тяжести измеренное с большей детальностью чем эталонная выборка. И тогда надо построить . Само поле силы тяжести осложнено влиянием аномалий поля силы тяжести от некоторого количества известных и неизвестных изолированных объектов , и от влияния некоторого количества границ раздела . Тогда все превращается в .
В дополнение ко всему может так получиться, что для некоторых ограниченных областей, несмотря на наши расчеты и полученные зависимости глубины из геологических данных могут быть такими и только такими, т.е. модели в таких областях будут отличны.
Прогнозирование управляемых макроэкономических показателей (пример)
Требуется построить управляемую векторную авторегрессионную модель макроэкономический системы и предложить способ управления переменными этой системы. Дан набор временных рядов. Каждый из рядов соответствует управляющей или управляемой переменной. Прогноз выполняется посредством авторегрессионной матрицы, а управление выполняется посредством обращенной матрицы. Данные находятся на сайте ЦЭМИ. Исходное описание алгоритма находится [3], [4] и [5]. Требуется обратить внимание на две проблемы. Первая: при управлении системой требуется обоснованно использовать принцип Беллмана. Вторая: требуется показать, что результат управления системой статистически значимо отличается от случайного блуждания состояния системы во времени.
Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.).
Доклады и Экзамен
- Доклад-1 не позднее 29 сентября
- Доклад-2 не позднее 27 октября
- Экзамен 1 декабря