Участник:Kropotov

Материал из MachineLearning.

Версия 21:32, 10 января 2011

Кропотов Дмитрий Александрович м.н.с. Вычислительного Центра РАН Написать письмо.

Научные интересы

Байесовские методы машинного обучения, методы обучения и вывода в графических моделях, практический интеллектуальный анализ данных

Публикации

Список публикаций см. здесь.

Программные реализации

Обобщенные линейные модели

Реализация под MatLab ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.

Скачать: glm V1.05 (RAR, 243 Кб)

Табулярный метод релевантных векторов

Реализация под MatLab алгоритма решения задач классификации и регрессии с т.н. табулярными данными. В таких задачах каждый объект выборки представлен своей матрицей признаков, и представляет интерес поиск информативных строк и столбцов в этой матрице. Реализованный алгоритм — это вариационный метод релевантных векторов для табулярных данных, описанный в статье (Kropotov et al., 2010).

Скачать: gridrvm V1.00 (RAR, 158 Кб)

Смесь нормальных распределений

Реализация под MatLab алгоритма решения задачи кластеризации с помощью восстановления смеси нормальных распределений. Количество восстанавливаемых компонент смеси может быть определено автоматически с помощью скользящего контроля или с помощью подхода автоматического определения релевантности, описанного в статье (Vetrov et al., 2010).

Скачать: gmm V1.01 (RAR, 73 Кб)

Реализации выполнены при поддержке РФФИ (проекты 09-01-12060, 09-01-92474).

Учебные курсы

Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»