Участник:Pavlov99

Материал из MachineLearning.

Версия 18:45, 21 февраля 2011

Студент МФТИ, 674гр
Гик.

Научные интересы

• Машинное обучение: классификация, регрессия, ранжирование
• Оптимизация
• Статистика, теория вероятности

Программирование

• Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk, bash
• emacs

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
• 6(2) Вероятность параметров и полный функционал качества
• 7 Правдоподобие модели
• 8(2) IRLS, оценка матрицы
• 9 Кратко оценка матрица
• 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

Обзор литературы

• Мультиколлинеарность признаков: VIF(tolerance), Модель Белсли, оценка в целом
• AUC + GINI
• Совокупный по моделям GINI, Сравнение старой и новой кривой.
• Basel2: pooling, model stability
• [bonus] Определение cut-off

Математика

Данная часть требует осмысления, как и топология c сопутствующими теоремами.

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Программирование

Вычисление полного функционала качества: графики сходимости , ,