Участник:Pavlov99

Материал из MachineLearning.

Версия 10:44, 10 апреля 2011 (править) Pavlov99 (Обсуждение | вклад) (→Статьи на ресурсе) ← К предыдущему изменению		Версия 15:06, 25 апреля 2011 (править) (отменить) Pavlov99 (Обсуждение | вклад) (→Ссылки) К следующему изменению →
Строка 73:		Строка 73:
	==Ссылки==		==Ссылки==
	[http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html Репозиторий UCI]		[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]

---

Версия 15:06, 25 апреля 2011

Содержание 1 О себе 2 Научные интересы 3 Программирование 4 Конкурсы по Data Mining 5 План научной работы 5.1 Презентация 5.2 Обзор литературы 5.3 Математика 5.4 Программирование 6 Статьи на ресурсе 7 Ссылки

О себе

Павлов Кирилл Владимирович

• Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
• Учусь в ШАДе на анализе данных
• Работаю в Яндексе
• Гик.

Научные интересы

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

Программирование

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

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
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
• 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

Метод Белсли VIF AUC

Вычисление полного функционала качества: графики сходимости , ,

Статьи на ресурсе

• EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент
• разработка алгоритмов ранговой регрессии

Ссылки

Репозиторий UCI How to write an abstract, one more