Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017
Материал из MachineLearning.
(→Результаты) |
(→Эссе 1. Обучение по предпочтениям) |
||
| Строка 86: | Строка 86: | ||
* Strijov V.V. Methods of Preference Learning for Ordinal Classification and Decision Making, 2014, MIPT, [https://sourceforge.net/p/mvr/code/HEAD/tree/lectures/AMA2015/Strijov19Dec2014PreferenceLearning_AMA.pdf?format=raw slides] | * Strijov V.V. Methods of Preference Learning for Ordinal Classification and Decision Making, 2014, MIPT, [https://sourceforge.net/p/mvr/code/HEAD/tree/lectures/AMA2015/Strijov19Dec2014PreferenceLearning_AMA.pdf?format=raw slides] | ||
* Кузнецов М.П. Построение моделей обучения по предпочтениям с использованием порядковых экспертных оценок, 2016, МФТИ, [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/PhDThesis/KuznetsovPreferenceLearning/slides/KuznetsovPhdSlides.pdf?format=raw slides] | * Кузнецов М.П. Построение моделей обучения по предпочтениям с использованием порядковых экспертных оценок, 2016, МФТИ, [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/PhDThesis/KuznetsovPreferenceLearning/slides/KuznetsovPhdSlides.pdf?format=raw slides] | ||
| + | * Stenina M.M., Kuznetsov M.P., Strijov V.V. Ordinal classification using Pareto fronts // Expert Systems with Applications, 2015, 42(14) : 5947–5953 [http://strijov.com/papers/Medvednikova2014POF.pdf article] | ||
| + | * Kuznetsov M.P., Strijov V.V. Methods of expert estimations concordance for integral quality estimation // Expert Systems with Applications, 2014, 41(4-2) : 1988-1996 [http://strijov.com/papers/Kuznetsov-Strijov2013Concordance.pdf article] | ||
| + | * Медведникова М.М., Стрижов В.В. Построение интегрального индикатора качества научных публикаций методами ко-кластеризации // Известия Тульского государственного университета, Естественные науки, 2013, 1 : 154-165 [http://strijov.com/papers/Medvednikova2012CoIndicator.pdf article] | ||
| + | == Задача 1. == | ||
Версия 21:45, 20 февраля 2017
Постановка задач в машинном обучении
Курс посвящен технике изложения основной идеи исследования. Обсуждаются постановки задач выбора моделей, оценки параметров, оптимизации. Обсуждение ведется в формате лекций и эссе. Эссе — это изложение идеи постановки и решения задачи. Изложение должно быть достаточно полным (идея восстанавливается однозначно), но кратким (полстраницы) и ясным. Пишется в свободной форме, с учетом нашего стиля выполнения научных работ: терминологическая точность и единство обозначений приветствуются[1]. В начале занятия из написанных эссе выбираются эссе для доклада и обсуждения. Продолжительность доклада 3 минуты. Оценка выставляется за устный доклад: A или Z баллов.
Эссе хранятся в личной папке Group374/Surname2017Essays/. В папке этого примера есть шаблон эссе. Ссылка на эссе делается по шаблону
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Surname2017Essays/Surname2017Essay1.pdf?format=raw 1]
Результаты
| Автор | Ссылки на эссе | Доклад |
|---|---|---|
| Марк Аврелий | 1, 2 | 1A, 2Z |
| Баяндина Анастасия | ||
| Белозерова Анастасия | ||
| Владимирова Мария | ||
| Володин Сергей | ||
| Городницкий Олег | ||
| Иванычев Сергей | ||
| Ковалева Валерия | ||
| Малыгин Виталий | ||
| Молибог Игорь | 1 | |
| Погодин Роман | 1 | |
| Рязанов Андрей | ||
| Сафин Камиль | ||
| Федоряка Дмитрий | ||
| Цветкова Ольга | ||
| Чигринский Виктор |
Эссе 1. Обучение по предпочтениям
- Strijov V.V. Methods of Preference Learning for Ordinal Classification and Decision Making, 2014, MIPT, slides
- Кузнецов М.П. Построение моделей обучения по предпочтениям с использованием порядковых экспертных оценок, 2016, МФТИ, slides
- Stenina M.M., Kuznetsov M.P., Strijov V.V. Ordinal classification using Pareto fronts // Expert Systems with Applications, 2015, 42(14) : 5947–5953 article
- Kuznetsov M.P., Strijov V.V. Methods of expert estimations concordance for integral quality estimation // Expert Systems with Applications, 2014, 41(4-2) : 1988-1996 article
- Медведникова М.М., Стрижов В.В. Построение интегрального индикатора качества научных публикаций методами ко-кластеризации // Известия Тульского государственного университета, Естественные науки, 2013, 1 : 154-165 article
