Статистическое обучение, выбор моделей и бутстреп (регулярный семинар)

Материал из MachineLearning.

Описание семинара:

Одной из ключевых проблем (статистического) машинного обучения является построения классификаторов наилучшим образом предсказывающих ответы на неизвестной (контрольной) выборке при уловии того, что ответы на части данных (обучающая выборка) известны. В рамках этой задачи возникает большое число задач связанных как, например, с построением как можно более точных оценок риска, так и с задачей построения правила отбора классификаторов в рамках заданного семейства. Основное внимание группой уделается задачам частичного/трансдуктивного обучения(semi-supervised/transductive learning) и методам многоклассовой классификации. В рамках исследований группы отдельное внимание уделяется также задаче выбора модели и построения комбинаций классификаторов.

Время заседаний:

Регулярный семинар проводимый в ИППИ РАН в 18-30 по понедельникам

Прошедшие заседания:

Животовский

Начинайте писать здесь