Участник:Varf Ann

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Отчеты о научно-исследовательской работе)
Текущая версия (15:54, 8 сентября 2013) (править) (отменить)
(Весна 2013, 8-й семестр)
 
Строка 32: Строка 32:
'''Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения'''
'''Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения'''
-
''В предлагаемой работе исследуется задача отбора признаков при разметке библиографических списков методами структурной регрессии. Оптимизируются параметры алгоритма последовательного удаления и добавления признаков модели. Качество модели, основанной на методах структурного обучения, исследуется на наборе неформатированных библиографических списков. Иллюстрируется работа алгоритма для сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется ее тип поля. Также для каждой записи определяется ее тип в формате BibTEX.''
+
''Решается прикладная задача сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется его тип поля в формате BibTeX. Также для каждой записи определяется тип ее библиографического описания. В работе предлагается алгоритм разметки библиографических списков методом структурной регрессии. Решается задача выбора параметров регрессионной модели. Качество полученной модели исследуется на наборе неформатированных библиографических списков. ''
'''Публикация'''
'''Публикация'''

Текущая версия

Варфоломеева Анна Андреевна

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: varfaanna@gmail.com

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Локальные методы прогнозирования с выбором метрики

В данной работе рассматривается локальный метод прогнозирования временных рядов. Исследуется вопрос выбора функции близости для нахождения похожих участков ряда. Проводится сравнение эффективности алгоритма построения прогноза при использовании различных метрик на модельных данных и временных рядах потребления электроэнергии и цен на сахар.

Публикация

Весна 2013, 8-й семестр

Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения

Решается прикладная задача сегментации структурированных текстов: для каждого сегмента библиографической записи определяется его тип поля в формате BibTeX. Также для каждой записи определяется тип ее библиографического описания. В работе предлагается алгоритм разметки библиографических списков методом структурной регрессии. Решается задача выбора параметров регрессионной модели. Качество полученной модели исследуется на наборе неформатированных библиографических списков.

Публикация

Выпускная квалификационная работа бакалавра Методы структурного обучения для построения прогностических моделей

Личные инструменты