Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы)
(Результаты)
Строка 33: Строка 33:
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Fedoriaka2017Essays/Fedoriaka2017Essay6.pdf?format=raw 6] ,
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Fedoriaka2017Essays/Fedoriaka2017Essay6.pdf?format=raw 6] ,
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Fedoriaka2017Essays/Fedoriaka2017Essay7.pdf?format=raw 7]
[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Fedoriaka2017Essays/Fedoriaka2017Essay7.pdf?format=raw 7]
-
|1A,2A,3Z,4A,5A,6A,T6
+
|1,1,2,1,1,1,1
-
|10
+
|5
|-
|-
|}
|}
-
 
-
 
== Материалы ==
== Материалы ==
* Журнал [https://www.sciencedirect.com/journal/expert-systems-with-applications/vol/115/suppl/C Expert Systems With Applications] ([https://www.journals.elsevier.com/expert-systems-with-applications/news/expert-systems-with-applications-is-currently-ranked-no1-in топ-1] по ИИ)
* Журнал [https://www.sciencedirect.com/journal/expert-systems-with-applications/vol/115/suppl/C Expert Systems With Applications] ([https://www.journals.elsevier.com/expert-systems-with-applications/news/expert-systems-with-applications-is-currently-ranked-no1-in топ-1] по ИИ)
* Журнал [https://www.journals.elsevier.com/artificial-intelligence/recent-articles Artificial Intelligence]
* Журнал [https://www.journals.elsevier.com/artificial-intelligence/recent-articles Artificial Intelligence]

Версия 12:45, 7 сентября 2018


Постановка задач в машинном обучении

Курс посвящен технике изложения основной идеи исследования. Обсуждаются постановки задач выбора моделей, способы описания алгебраических структур, постановки статистических гипотез и методов построения функции ошибки. 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. Задача ставится формально, желательно использование языка теории множеств, алгебры, матстатистики. Желательно ставить задачу в формате argmin. 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: 0 — решение сделано небрежно, 1 — техническое решение, 2 — приемлемое решение, 4 — ожидаемое решение. Доклад делается на следующем занятии. Оценка с недельным опозданием делится на два. Текст без доклада не оценивается. Оценка масштабируется в 10 баллов по формуле чиспо баллов минус два.

Эссе хранятся в личной папке Group574/Surname2018Essays/. Ссылка на эссе делается по шаблону

 [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Surname2017Essays/Surname2017Essay1.pdf?format=raw 1] 

Лекция 1

  • Уточнение экспертных оценок, выставленных в порядковой шкале.
  • Задание. Привести пример востребованной задачи, в которой используются 1) экспертные порядковые оценки предпочтения объектов и признаков и 2) матрица признакового описания объектов в линейной шкале. Требуется показать как можно получить дополнительную информацию об экспертных оценках, переведя их из порядковой шкалы в линейную. Дополнительно. Предложить пример, в котором для этого перевода используется сумма Минковского (линейные операции над геометрическим местом точек).

Результаты

Автор Ссылки на эссе Доклад \Sigma
Имя Фамилия 1 ,

2 , 4 , 5 , 6 , 7

1,1,2,1,1,1,1 5

Материалы

Личные инструменты