Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012
Материал из MachineLearning.
Список задач
Название задачи | Автор | Рецензент | Ссылка на работу | Комментарии |
---|---|---|---|---|
Алгоритмы нахождения гауссовских смесей (пример) | Александра Цимбалюк | Татьяна Шпакова | ||
Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования | Цыганова Светлана | Медведникова Мария | ||
Аппроксимация эмпирических функций распределения (пример) | Иванова Алина | |||
Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример) | Мария Медведникова | Светлана Цыганова | ||
CMARS: аппроксимация сплайнами (пример) | Целых Влада | |||
Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей | Шпакова Татьяна | Целых Влада | ||
Анализ текста методами структурного обучения | Бочкарева Валерия | |||
Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии (пример) | Степан Лобастов |
Дата | Что делаем | Результат для обсуждения | |
---|---|---|---|
Февраль | 29 | Выбрана задача, найдены базовые публикации. | Аннотация, 600 знаков. |
Март | 7 | Собрана литература, она в bib; найдены данные. | Введение, примерно одна страница. |
14 | Поставлена задача, собраны материалы по работе. Найдены публикации. | Постановка задачи, полстраницы. | |
21 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Визуализация данных. | |
28 | Описание алгоритма, часть 1. | Теоретическая часть. | |
Апрель | 4 | Описание алгоритма, часть 2. | Теоретическая часть завершена. |
11 | Завершение вычислительного эксперимента. | Контрольная точка - показ статьи в целом. | |
18 | Доработка статьи. | Доклад, первая группа. | |
25 | Подача статьи в журнал. | Доклад, вторая группа. |
Аннотации
Название задачи
Текст аннотации.
Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)
Построение интегрального индикатора - введение отношения порядка на множестве сравнимых объектов. Предполагается, что каждый объект описан вектором, компоненты которого являются результатами измерений соответствующих показателей. Все измерения выполены в линейных шкалах. Интеграральный индикатор - скаляр, поставленный в соответствие объекту. Интегральный индикатор для набора объектов - вектор, компоненты которого поставлены в соответствие сравниваемым объектам.
Распространенным алгоритмом построения интегральных индикаторов для объектов, описанных в линейных шкалах, является линейная комбинация значений показателей. Основная задача заключается в определении весов показателей.
Существуют две основные разновидности рассматриваемой задачи:
- Построение интегрального индикатора методом "с учителем"
есть экспертные оценки качества объектов и важности показателей
необходимо согласовать значения интегрального индикатора и весов показателей
- Построение интегрального индикатора методом "без учителя"
веса вычисляются исходя из некоторого заданного критерия информативности описаний.
Черновой список задач
- Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей (пример)
- Oblique decision trees: алгоритм Яндекс для системы Полигон (пример)
- Сравнительный анализ регрессионных остатков в SVN-регрессии (пример)
- Алгоритмы нахождения гауссовских смесей (пример)
- Аппроксимация эмпирических функций распределения (пример)
- Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами (пример)
- Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен (пример)
- Анализ текста методами структурного обучения (пример)
- CMARS: аппроксимация сплайнами (пример)
- Полиномы Чебышева и метод прогонки при прогнозировании временных рядов (пример)
- Сравнение методов ARMA и FLS при ретроспективном прогнозировании (пример)
- Локальные методы прогнозирования с выбором метрики (пример)
- Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования (пример)
- Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии (пример)
- Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями (пример)
- Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников (пример)
Задачи, требующие отдельного обсуждения
- Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт (пример)
- Сингулярное разложение и поисковая машина (пример)
- Сравнение алгоритмов многокритериальной оптимизации (пример)
- Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
- Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
Составить
- Список типичных типографических ошибок
- Список ошибок BibTeX