Участник:A m0r0z0v
Материал из MachineLearning.
Морозов Алексей Олегович
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
ao.morozov@phystech.edu
Содержание |
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2018
Идентификации модели нестационарного портфеля по временному ряду его доходностей и большому массиву доходностей биржевых активов
Разработаны алгоритмы регуляризации моделей инвестиционных портфелей по принципу минимума риска разорения. Принята к печати научная статья в журнале Springer.
Доклад на научной конференции
- O. Krasotkina, V. Mottl, A. Morozov, D. Babichev, I. Pugach, M. Markov Constrained Regularized Regression Model Search in Large Sets of Regressors // Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition. MLDM 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10935. Springer, Cham. — 2018. — С. 394--408.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-96133-0_30
ISBN: 978-3-319-96133-0
Осень 2018
Алгоритмическая реализация методологии оценивания состава инвестиционных портфелей
Обеспечена линейная вычислительная сложность алгоритма поиска состава портфеля в очень большом множестве всех биржевых активов, в то время, как сложность по относительно небольшому числу наблюдений остается полиномиальной.
Доклад на научной конференции
- Моттль В. В., Морозов А. О., Красоткина О. В., Медведев А. В. Алгоритмическая реализация методологии оценивания состава инвестиционных портфелей // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2018): Тезисы докл.— Москва: Торус Пресс, 2018. С. 104–105..
- Моттль В. В., Морозов А. О., Красоткина О. В. Оценивание состава инвестиционного портфеля в большом множестве биржевых активов // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2018): Тезисы докл.— Москва: Торус Пресс, 2018. С. 100–101..
Доклад на научной конференции
- Морозов А. О., Моттль В. В. Алгоритмическая реализация методологии оценивания состава инвестиционных портфелей // 61-я Всероссийская научная конференция МФТИ: Труды, Прикладная математика и информатика — МФТИ, 2018. С. 116–118..
Весна 2019
Алгоритмическая реализация восстановления зависимостей произвольного вида в больших массивах данных
Исследован класс обобщенных линейных моделей зависимостей, включающий модели числовой регрессии и двухклассового распознавания образов в типичной для практики ситуации, когда вектор признаков объектов имеет очень большую размерность, а число объектов в обучающей совокупности относительно невелико. Установлено, что вычислительная сложность таких задач линейна по числу признаков и полиномиальна по размеру обучающей совокупности.
Публикация
- V. Mottl, A. Morozov, O. Krasotkina, V. Sulimova, I. Pugach, A. Tatarchuk Linear complexity algorithms for high dimensional SVM and regression problems with smart sparse regularization. — 2019.
