Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии) |
(→Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии) |
||
Строка 149: | Строка 149: | ||
== Аннотации == | == Аннотации == | ||
=== Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии === | === Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии === | ||
- | Логистическая регрессия – это статистическая модель, которая применяется для предсказания вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Она находит применение например в медицине и кредитном скроллинге. В реальных условиях число признаков обычно велико, и важнейшей задачей является выбор только существенных признаков , а также поиск объектов, которые по тем или иным причинам являются атипичными. | + | Логистическая регрессия – это статистическая модель, которая применяется для предсказания вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Она находит применение, например, в медицине<ref name="Motoya Machida"></ref http://math.tntech.edu/machida/MSD/lecture7.pdf> и кредитном скроллинге. В реальных условиях число признаков обычно велико, и важнейшей задачей является выбор только существенных признаков , а также поиск объектов, которые по тем или иным причинам являются атипичными. |
Ключевые слова: logit model, feature selection, boosting. | Ключевые слова: logit model, feature selection, boosting. |
Версия 14:39, 14 марта 2012
Список задач
Общий план работ
Дата | Что делаем | Результат для обсуждения | |
---|---|---|---|
Февраль | 29 | Выбрана задача, найдены базовые публикации. | Аннотация, 600 знаков. |
Март | 7 | Собрана литература, она в bib; найдены данные. | Введение, примерно одна страница. |
14 | Поставлена задача, собраны материалы по работе. Найдены публикации. | Постановка задачи, полстраницы. | |
21 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Визуализация данных. | |
28 | Описание алгоритма, часть 1. | Теоретическая часть. | |
Апрель | 4 | Описание алгоритма, часть 2. | Теоретическая часть завершена. |
11 | Завершение вычислительного эксперимента. | Контрольная точка - показ статьи в целом. | |
18 | Доработка статьи. | Доклад, первая группа. | |
25 | Подача статьи в журнал. | Доклад, вторая группа. |
Аннотации
Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
Логистическая регрессия – это статистическая модель, которая применяется для предсказания вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Она находит применение, например, в медицине[1]