Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014
Материал из MachineLearning.
Результаты
| Автор | Тема научной работы | Руководитель | Лекции | Буквы | Оценка |
|---|---|---|---|---|---|
| Бунаков Василий… | 0 | ||||
| Вдовина Евгения | 0 | ||||
| Воронов Сергей | Фильтрация и тематическое моделирование коллекции научных документов | Воронцов К.В. | 8(8) | ||
| Гринчук Олег | 0 | ||||
| Дубовик Анна | 0 | ||||
| Желавская Ирина | 3(4) | ||||
| Жуйков Владимир | 3(7) | ||||
| Иванов Александр | Коалиционная манипулируемость правил коллективного выбора | 5(6) | |||
| Касаткин Сергей | 2(4) | ||||
| Катруца Александр | Тестирование алгоритмов выбора признаков | 8(8) | |||
| Костин Александр | Эффективный алгоритм построения триангуляции Делоне коллекции бициклов | Местецкий Л.М. | 0 | ||
| Котенко Ленгольд Екатерина | 0 | ||||
| Кудряшова Александра | 4(5) | ||||
| Левдик Павел | 0 | ||||
| Матросов Михаил | Short-term forecasting of musical compositions using chord sequences | 5(6) | |||
| Митяшов Андрей | 0 | ||||
| Неклюдов Кирилл | 0 | ||||
| Перекрестенко Дмитрий | 0 | ||||
| Прилепский Роман | 0 | ||||
| Пушняков Алексей | Комбинаторные оценки | Рудаков К.В. | 8(8) | ||
| Рыскина Мария | Регуляризация вероятностных тематических моделей для повышения устойчивости и интерпретируемости | Воронцов К.В. | 0 | ||
| Уржумцев Олег | 0 | ||||
| Фейзханов Рустем | Обработка видео и распознавание текста для видеоконференций | 2(6) | |||
| Шуйский Николай | 5(6) | ||||
| Яшков Даниил | 0 | ||||
| Иванов Сергей | 0 | ||||
| Колчанов Андрей | 0 |
Шаблон научной статьи
- Название: Название, под которым статья подается в журнал.
- Задача: Описание или постановка задачи. Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи.
- Данные: Краткое описание данных, используемых в вычислительном эксперименте, и ссылка на выборку.
- Литература: Список научных работ, дополненный 1) формулировкой решаемой задачи, 2) ссылками на новые результаты, 3) основной информацией об исследуемой проблеме.
- Базовой алгоритм: Ссылка на алгоритм, с которым проводится сравнение или на ближайшую по теме работу.
- Решение: Предлагаемое решение задачи и способы проведения исследования. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма.
- Новизна: Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
- Автор: Пушняков Алексей
- Название: О комбинаторных оценках максимальных
-разбиений метрических конфигураций.
- Задача: Дано метрическое пространство
. Пусть выбран некоторый порог
попарных расстоянии таких, которые больше
, мало. Формально,
где - некоторое число, а пары
мы считаем неупорядоченными.
Требуется определить некоторый новый порог
такой, чтобы значительная часть точек пространства попала в некоторое множество диаметра не более
.
Иначе говоря, требуется найти гарантированную оценку снизу на мощность максимального множества диаметра не более
.
- Решение: Вначале показывается, что в случае
нельзя гарантировать какую-либо линейную по мощности пространства оценку. Поэтому останавливаемся на случае
. Далее жадным образом строится разбиение пространства на подмножества диаметра не более
, и рассматриваются некоторые свойства этого разбиения (здесь существенно применяется лемма Холла). Особый интерес представляет первое подмножество разбиения
, так его мощность и требуется оценить. Вместо непосредственно мощности
. Доказательство основано на рассмотрении максимального паросочетания в некотором двудольном подграфе с долями
и
.
