Участник:Celyh

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Осень 2012, 7-й семестр)
(Осень 2012, 7-й семестр)
Строка 39: Строка 39:
|год = 2012
|год = 2012
|номер = 4
|номер = 4
-
|ISSN = ?
 
|язык = russian
|язык = russian
|страницы = 436-446
|страницы = 436-446
-
|url = ?
 
}}
}}

Версия 04:50, 24 января 2013

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: Celyh@inbox.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Многомерные адаптивные регрессионные сплайны

В работе рассматриваются многомерные адаптивные регрессионные сплайны. Метод позволяет получить модели, дающие достаточно точную аппроксимацию, даже в тех случаях, когда связи между предикторными и зависимыми переменными имеют немонотонный характер и сложны для приближения параметрическими моделями. Экспериментально исследуется зависимость ошибки аппроксимации от сложности модели. Для иллюстрации работы метода используются тестовые данные, данные ЭКГ и данные из области финансовой математики.

Публикация

Осень 2012, 7-й семестр

Критерии согласия для разреженных дискретных распределений и их применение в тематическом моделировании

Критерий согласия Пирсона неприменим к сильно разреженным распределениям, так как в этих случаях распределение статистики плохо описывается асимптотическим законом хи-квадрат, зависит от длины выборки и вида исходного распределения. В данной работе предлагаются статистические критерии, основанные на сэмплировании Монте-Карло, и рассматривается их применение в задачах анализа текстов, в частности, для проверки гипотезы условной независимости при построении и оценивании вероятностных тематических моделей.

Публикация

  • Целых В.Р., Воронцов К.В. Критерии согласия для разреженных дискретных распределений и их применение в тематическом моделировании // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 4. — С. 436-446.
Личные инструменты