Участник:Pavlov99
Материал из MachineLearning.
|
Студент МФТИ, 674гр
Гик.
Научные интересы
- Машинное обучение: классификация, регрессия, ранжирование
- Оптимизация
- Статистика, теория вероятности
Программирование
- Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk, bash
- emacs
План научной работы
Презентация
- 1. Постановка прикладной задачи
- 2. Новый подход (принцип)
- 3. Авторы, годы, названия методов
- 4. Постановка задачи
- 5(2) Правдоподобные параметры и функционал качества без <math>\alpha</math>
- 6(2) Вероятность параметров <math>p(w | D, A, B)</math> и полный функционал качества
Обзор литературы
- Мультиколлинеарность признаков: VIF(tolerance), Модель Белсли, оценка в целом
- AUC + GINI
- Совокупный по моделям GINI, Сравнение старой и новой кривой.
- Basel2: pooling, model stability
- [bonus] Определение cut-off