Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013
Материал из MachineLearning.
Эссе
Автор | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 5 | 7 | 8 | 9 | 0 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Рудой | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Кокшаров | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | |||||
Романенко | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Мотренко | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Будников | 1 | 2 | 3 | 4 | 5UPD | |||||
Сандуляну | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Бурмистров | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Токмакова | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||
Ямщиков | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 |
Список тем
- Аппроксимация множества точек замкнутыми кривыми
- Метод группового учета аргументов в новой нотации
- Заполнение пропусков в порядковых шкалах и в шкалах без отношения полного порядка
- Роль Матрицы Ганкеля в прогнозировании временных рядов
Лекции
Тема | Автор | Ссылка | Дата | Результат |
---|---|---|---|---|
Data Analysis Problem Statements in the Category Theory Language | Рудой | ? | 24 сентября | OK(5)+1/4 * [(0/GR)+(8/10)+(8/10AM)+(8/10AR)+(9/10)+(4.5/5)+(?/MB)+(4.5/5)+(?/IY)] |
Machine Learning Problem Statements in Plate Notations | Кокшаров | [1] | 24 сентября | OK(5)+1/4 * [(8/GR)+(0/MK)+(0/AM)+(0/AR)+(8/10)+(4.5/5)+(?/MB)+(4/5)+(?/IY)] |
Deep Learning / Methods for Big Data | Романенко | [2] | 1 октября | OK(5)+1/4 * [(9/10GR)+(9/10)+(7/10)+(0/AR)+(9/10)+(4/5)+(?/MB)+(4.5/5)+(?/IY)] |
Usage of Copulas | Мотренко | [3] | 1 октября | OK(5)+1/4 * [(10/10GR)+(9/10)+(0/AM)+(8/10)+(6/10)+(5/5)+(?/MB)+(4.5/5)+(?/IY)] |
Problems of Voting, Expert Systems and Preference Learning | Будников | [4] | 8 октября | OK(5)+1/4 * [(8/10)+(7/10)+(8/10)+(7/10)+(8/10)+(0/YB)+(?/MB)+(4.5/5)+(?/IY)] |
Topic Modeling: PLSA, LDA et al. | Сандуляну | [5] | 8 октября | OK(5)+1/4 * [(7/10)+(6/10)+(7/10)+(8/10)+(0/LS)+(3.5/5)+(?/MB)+(4.5/5)+(?/IY)] |
MDL Principle | Бурмистров | ? | 15 октября | +1/4 * [(0/10)+(0/10)+(8/10)+(7/10)+(10/10)+(4/5)+(?/MB)+(4/5)+(?/IY)] |
Data and Parameter Sampling and Applications | Токмакова | [6] | 15 октября | +1/4 * [(9/10)+(6/10)+(8/10)+(6/10)+(9/10)+(5/5)+(?/MB)+(?/AT)+(?/IY)] |
? | Ямщиков | ? | 22 октября | +1/4 * [(8/10)+(10/10)+(0/AM)+(0/AR)+(9/10)+(5/5)+(?/MB)+(5/5)+(?/IY)] |
Mixture of Experts (and Models) | Адуенко | 22 октября | ||
Gaussian Processes and Applications for Machine Learning | 22 октября | |||
Role of the Error Function in the Model Selection Problems | 22 октября |
Дополнительно
- Feature generation for Image Analysis
- Learning of games / Многорукие бандиты
- Метрические вложения
- Теория статистического обучения
Требования: Продолжительность: 1 академический час, 45 минут. Число слайдов: 20-30 (по вкусу).
- Раскрыть проблему постановки задачи Машинного обучения и анализа данных в данной теме
- Подобрать примеры постановки (и решения) известных (а может и узкоспециальных) задач
Рекомендации к стилю изложения:
- дать основные определения этой области
- привести теоретические примеры и основные свойства
- представить математические методы,
- дать теоретические постановки задач,
- привести приметы прикладных задач.
Оценки: макс. 7 баллов из 10 (5 за лекцию + 2 за тесты). Тест: готовит лектор, 5 вопросов со свободным ответом и вопрос «Основное сообщение лекции (2-3 предложения)». Результат теста: N из 5 (отображается в 1/4). 17 декабря – отчеты о научной работе.
Практика
- А.А. Ивахненко: тест/экзамен.
- В.В. Стрижов: практика.