Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 12: | Строка 12: | ||
! Оценка | ! Оценка | ||
|- | |- | ||
- | |Бунаков | + | |Бунаков Василий |
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 22: | Строка 22: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,2(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 29: | Строка 29: | ||
|Фильтрация и тематическое моделирование коллекции научных документов | |Фильтрация и тематическое моделирование коллекции научных документов | ||
|Воронцов К.В. | |Воронцов К.В. | ||
- | |8(8) | + | |8(8),3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 36: | Строка 36: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 43: | Строка 43: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 50: | Строка 50: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |3(4) | + | |3(4),2(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 57: | Строка 57: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |3(7) | + | |3(7),2(2) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 64: | Строка 64: | ||
|Коалиционная манипулируемость правил коллективного выбора | |Коалиционная манипулируемость правил коллективного выбора | ||
| | | | ||
- | |5(6) | + | |5(6),3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 71: | Строка 71: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |2(4) | + | |2(4),0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 78: | Строка 78: | ||
|Тестирование алгоритмов выбора признаков | |Тестирование алгоритмов выбора признаков | ||
|Стрижов В.В. | |Стрижов В.В. | ||
- | |8(8) | + | |8(8),3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 85: | Строка 85: | ||
|Эффективный алгоритм построения триангуляции Делоне коллекции бициклов | |Эффективный алгоритм построения триангуляции Делоне коллекции бициклов | ||
|Местецкий Л.М. | |Местецкий Л.М. | ||
- | |0 | + | |0,2(2) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 92: | Строка 92: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,02 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 99: | Строка 99: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |4(5) | + | |4(5),0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 106: | Строка 106: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 113: | Строка 113: | ||
|Short-term forecasting of musical compositions using chord sequences | |Short-term forecasting of musical compositions using chord sequences | ||
| | | | ||
- | |5(6) | + | |5(6),1(2) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 120: | Строка 120: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 127: | Строка 127: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,2(2) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 134: | Строка 134: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 141: | Строка 141: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,1(2) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 148: | Строка 148: | ||
|Комбинаторные оценки <tex>\varepsilon</tex>-разбиений метрических пространств | |Комбинаторные оценки <tex>\varepsilon</tex>-разбиений метрических пространств | ||
|Рудаков К.В. | |Рудаков К.В. | ||
- | |8(8) | + | |8(8),2(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 155: | Строка 155: | ||
|Регуляризация вероятностных тематических моделей для повышения устойчивости и интерпретируемости | |Регуляризация вероятностных тематических моделей для повышения устойчивости и интерпретируемости | ||
|Воронцов К.В. | |Воронцов К.В. | ||
- | |0 | + | |0,3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 162: | Строка 162: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 169: | Строка 169: | ||
|Обработка видео и распознавание текста для видеоконференций | |Обработка видео и распознавание текста для видеоконференций | ||
| | | | ||
- | |2(6) | + | |2(6),3(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 176: | Строка 176: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |5(6) | + | |5(6),2(3) |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 183: | Строка 183: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 190: | Строка 190: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | | ||
Строка 197: | Строка 197: | ||
| | | | ||
| | | | ||
- | |0 | + | |0,0 |
| | | | ||
| | | |
Версия 07:35, 23 февраля 2014
Результаты
Автор | Тема научной работы | Руководитель | Лекции | Буквы | Оценка |
---|---|---|---|---|---|
Бунаков Василий | 0,0 | ||||
Вдовина Евгения | 0,2(3) | ||||
Воронов Сергей | Фильтрация и тематическое моделирование коллекции научных документов | Воронцов К.В. | 8(8),3(3) | ||
Гринчук Олег | 0,3(3) | ||||
Дубовик Анна | 0,0 | ||||
Желавская Ирина | 3(4),2(3) | ||||
Жуйков Владимир | 3(7),2(2) | ||||
Иванов Александр | Коалиционная манипулируемость правил коллективного выбора | 5(6),3(3) | |||
Касаткин Сергей | 2(4),0 | ||||
Катруца Александр | Тестирование алгоритмов выбора признаков | Стрижов В.В. | 8(8),3(3) | ||
Костин Александр | Эффективный алгоритм построения триангуляции Делоне коллекции бициклов | Местецкий Л.М. | 0,2(2) | ||
Котенко Ленгольд Екатерина | 0,02 | ||||
Кудряшова Александра | 4(5),0 | ||||
Левдик Павел | 0,0 | ||||
Матросов Михаил | Short-term forecasting of musical compositions using chord sequences | 5(6),1(2) | |||
Митяшов Андрей | 0,0 | ||||
Неклюдов Кирилл | 0,2(2) | ||||
Перекрестенко Дмитрий | 0,0 | ||||
Прилепский Роман | 0,1(2) | ||||
Пушняков Алексей | Комбинаторные оценки -разбиений метрических пространств | Рудаков К.В. | 8(8),2(3) | ||
Рыскина Мария | Регуляризация вероятностных тематических моделей для повышения устойчивости и интерпретируемости | Воронцов К.В. | 0,3(3) | ||
Уржумцев Олег | 0,0 | ||||
Фейзханов Рустем | Обработка видео и распознавание текста для видеоконференций | 2(6),3(3) | |||
Шуйский Николай | 5(6),2(3) | ||||
Яшков Даниил | 0,0 | ||||
Иванов Сергей | 0,0 | ||||
Колчанов Андрей | 0,0 |
Домашние задания
Задание 1, к 25 февраля
- Посоветоваться с научным руководителем и заполнить шаблон — план научной раборы (работа в течение семестра, дипломная работа или статья — вам решать).
- Поместить полученный план на эту страницу.
- Пользуясь материалами лекций (текст, слайды, слайды) и материалами курса Теория обучения машин, написать постановку вашей задачи в формате эссе. Ожидаемый размер эссе — полстраницы. Постановка задачи должна содержать строку .
- Использовать шаблон вместе со стилевым файлом. См. результат PDF.
- Загрузить полученный текст на сайт SourceForge: MLAlgorithms/Group074/, создав папку Surname2014Title/ (где Title — ключевое слово в названии научной работы), в файлы Surname2014Essay1.tex и pdf.
- Примечание. Те, кто пишут статью, могут держать в течение семестра один файл с именем статьи. Сихронизация ДЗ будет происходить с третьим курсом.
- Важно! Те, кто не нашли научных руководителей, напишите предполагаемым/желаемым руководителям или напишите представителям Сколково/Кафедры.
Шаблон научной статьи
- Название: Название, под которым статья подается в журнал.
- Задача: Описание или постановка задачи. Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи.
- Данные: Краткое описание данных, используемых в вычислительном эксперименте, и ссылка на выборку.
- Литература: Список научных работ, дополненный 1) формулировкой решаемой задачи, 2) ссылками на новые результаты, 3) основной информацией об исследуемой проблеме.
- Базовой алгоритм: Ссылка на алгоритм, с которым проводится сравнение или на ближайшую по теме работу.
- Решение: Предлагаемое решение задачи и способы проведения исследования. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма.
- Новизна: Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
Автор: Пушняков Алексей
- Название: О комбинаторных оценках максимальных -разбиений метрических конфигураций.
- Задача: Дано метрическое пространство . Пусть выбран некоторый порог , известно, что из всех попарных расстоянии таких, которые больше , мало. Формально,
где - некоторое число, а пары мы считаем неупорядоченными. Требуется определить некоторый новый порог такой, чтобы значительная часть точек пространства попала в некоторое множество диаметра не более . Иначе говоря, требуется найти гарантированную оценку снизу на мощность максимального множества диаметра не более .
- Решение: Вначале показывается, что в случае нельзя гарантировать какую-либо линейную по мощности пространства оценку. Поэтому останавливаемся на случае . Далее жадным образом строится разбиение пространства на подмножества диаметра не более , и рассматриваются некоторые свойства этого разбиения (здесь существенно применяется лемма Холла). Особый интерес представляет первое подмножество разбиения , так его мощность и требуется оценить. Вместо непосредственно мощности предлагается оценить число длинных ребер (их длина больше ). Центральным утверждением является факт, что таких ребер не менее . Доказательство основано на рассмотрении максимального паросочетания в некотором двудольном подграфе с долями и .