Участник:Evgeny smirnov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: рпрпрпрпр)
Строка 1: Строка 1:
-
рпрпрпрпр
+
'''МФТИ, ФУПМ'''
 +
 
 +
Кафедра '''«Интеллектуальные системы»'''
 +
 
 +
Направление '''«Интеллектуальный анализ данных»'''
 +
 
 +
evgenii.smirnov@phystech.edu
 +
 
 +
== Отчет о научно-исследовательской работе ==
 +
 
 +
 
 +
<big>'''Весна 2015, 6-й семестр'''</big>
 +
 
 +
 
 +
'''Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации'''
 +
 
 +
''В работе строится тематическая модели для задачи классификации текстовых документов. Для построения модели используется метод аддитивной регуляризации тематических моделей $ARTM$. На её основе предлагается алгоритм решение задачи классификации. Новизна заключается в том, что модель строится на основе двухматричного разложения.''
 +
 
 +
'''Публикация'''
 +
Смирнов Е.А. Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации // ''Машинное обучение и анализ данных.'' — 2015. — ISSN 2223-3792. (подана в журнал)
 +
<big>

Версия 20:36, 2 сентября 2015

МФТИ, ФУПМ

Кафедра «Интеллектуальные системы»

Направление «Интеллектуальный анализ данных»

evgenii.smirnov@phystech.edu

Отчет о научно-исследовательской работе

Весна 2015, 6-й семестр


Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации

В работе строится тематическая модели для задачи классификации текстовых документов. Для построения модели используется метод аддитивной регуляризации тематических моделей $ARTM$. На её основе предлагается алгоритм решение задачи классификации. Новизна заключается в том, что модель строится на основе двухматричного разложения.

Публикация Смирнов Е.А. Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации // Машинное обучение и анализ данных. — 2015. — ISSN 2223-3792. (подана в журнал)

Личные инструменты