Участник:Varf Ann
Материал из MachineLearning.
(Новая: Варфоломеева Анна Андреевна '''МФТИ''', '''ФУПМ''' Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" Направление "'''...) |
|||
Строка 18: | Строка 18: | ||
'''Публикация''' | '''Публикация''' | ||
*{{Статья | *{{Статья | ||
- | |автор = Варфоломеева | + | |автор = А. А. Варфоломеева |
|название = Локальные методы прогнозирования с выбором метрики | |название = Локальные методы прогнозирования с выбором метрики | ||
|журнал = Машинное обучение и анализ данных | |журнал = Машинное обучение и анализ данных | ||
Строка 30: | Строка 30: | ||
=== Осень 2012, 7-й семестр=== | === Осень 2012, 7-й семестр=== | ||
- | '''Выбор признаков при разметке библиографических | + | '''Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения''' |
- | списков методами структурного обучения''' | + | |
''В предлагаемой работе исследуется задача отбора признаков при разметке библиографических списков методами структурной регрессии. Оптимизируются параметры алгоритма последовательного удаления и добавления признаков модели. Качество модели, основанной на методах структурного обучения, исследуется на наборе неформатированных библиографических списков. Иллюстрируется работа алгоритма для сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется ее тип поля. Также для каждой записи определяется ее тип в формате BibTEX.'' | ''В предлагаемой работе исследуется задача отбора признаков при разметке библиографических списков методами структурной регрессии. Оптимизируются параметры алгоритма последовательного удаления и добавления признаков модели. Качество модели, основанной на методах структурного обучения, исследуется на наборе неформатированных библиографических списков. Иллюстрируется работа алгоритма для сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется ее тип поля. Также для каждой записи определяется ее тип в формате BibTEX.'' | ||
+ | '''Публикация''' | ||
+ | *{{Статья | ||
+ | |автор = А. А. Варфоломеева | ||
+ | |название = Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения | ||
+ | |журнал = Научно-технические ведомости С.-Пб.ПГУ | ||
+ | |год = 2013 | ||
+ | |язык = russian | ||
+ | |страницы = | ||
+ | |url = http://ntv.spbstu.ru/index4.html | ||
+ | }} | ||
[[Категория:Страницы участников|Varf Ann]] | [[Категория:Страницы участников|Varf Ann]] |
Версия 13:37, 22 января 2013
Варфоломеева Анна Андреевна
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: varfaanna@gmail.com
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2012, 6-й семестр
Локальные методы прогнозирования с выбором метрики
В данной работе рассматривается локальный метод прогнозирования временных рядов. Исследуется вопрос выбора функции близости для нахождения похожих участков ряда. Проводится сравнение эффективности алгоритма построения прогноза при использовании различных метрик на модельных данных и временных рядах потребления электроэнергии и цен на сахар.
Публикация
- А. А. Варфоломеева Локальные методы прогнозирования с выбором метрики // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 367-375. — ISSN 2223-3792.
Осень 2012, 7-й семестр
Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения
В предлагаемой работе исследуется задача отбора признаков при разметке библиографических списков методами структурной регрессии. Оптимизируются параметры алгоритма последовательного удаления и добавления признаков модели. Качество модели, основанной на методах структурного обучения, исследуется на наборе неформатированных библиографических списков. Иллюстрируется работа алгоритма для сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется ее тип поля. Также для каждой записи определяется ее тип в формате BibTEX.
Публикация
- А. А. Варфоломеева Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения // Научно-технические ведомости С.-Пб.ПГУ. — 2013.