Участник:Aleksandra.Tokmakova
Материал из MachineLearning.
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр) |
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр) |
||
| Строка 32: | Строка 32: | ||
}} | }} | ||
| - | Статья | + | #{{Статья|BibtexKey = Tokmakova2012Hyperpar |
| + | |автор = А.А.Токмакова и А.А.Зайцев | ||
| + | |название = Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков | ||
| + | |журнал = Машинное обучение и анализ данных | ||
| + | |год = 2012 | ||
| + | |номер = 3 | ||
| + | |ISSN = 2223-3792 | ||
| + | |язык = russian | ||
| + | |страницы = 347-353 | ||
| + | |url = | ||
| + | }} | ||
Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353 | Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353 | ||
Версия 12:17, 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
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия // Информационные технологии. — 2012. — № 4. — ISSN 1684-6400.
| BibTeX: |
@article{Tokmakova2012Hyperpar,
author = "А.А.Токмакова и А.А.Зайцев",
title = "Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия",
journal = "Информационные технологии",
number = "4",
year = "2012",
language = russian
}
|
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 347-353. — ISSN 2223-3792.
| BibTeX: |
@article{Tokmakova2012Hyperpar,
author = "А.А.Токмакова и А.А.Зайцев",
title = "Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков",
journal = "Машинное обучение и анализ данных",
number = "3",
pages = "347-353",
year = "2012",
language = russian
}
|
Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353
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
«Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС
