Участник:Aleksandra.Tokmakova
Материал из MachineLearning.
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр) |
|||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
'''Список публикаций''' | '''Список публикаций''' | ||
| - | + | Статья <<Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков>> принята в печать журналом <<Информационные технологии>> ISSN 1684-6400 (из списка ВАК) | |
'''Доклады на научных конференциях''' | '''Доклады на научных конференциях''' | ||
Версия 10:50, 29 мая 2012
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru
Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр
Название
Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков
Аннотация
Рассматривается задача выбора регрессионной модели. Предполагается, что вектор параметров модели − многомерная случайная величина с независимо распределёнными компонентами. В работе предложен способ оптимизации праметров и гиперпараметров. Приведены явные оценки гиперпараметров для случая линейных и нелинейных моделей. Показано как полученные оценки используются для отбора признаков. Предложенный подход сравнивается с подходом, использующим для лценки гиперпараметров аппроксимацию Лапласа.
Ключевые слова: регрессия, выбор признаков, распределение параметров, оценка гипертараметров, байесовский вывод.
Список публикаций
Статья <<Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков>> принята в печать журналом <<Информационные технологии>> ISSN 1684-6400 (из списка ВАК)
Доклады на научных конференциях
2012, апрель. Участие в XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» с работой «Оценка ковариационных матриц параметров модели при восстановлении линейной регрессии»
Гранты
ПГАС
