Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Задачи)
(Задачи)
Строка 32: Строка 32:
| [[Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)]]
| [[Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)]]
| Егор Будников
| Егор Будников
-
|
+
| Александр Романенко
|
|
|-
|-

Версия 19:24, 1 марта 2011


Перед выполнением заданий рекомендуются к прочтению

Задачи

Название задачи Работу выполняет Работу рецензирует Комментарии
Прогнозирование с использованием теста Гренжера (пример) Анастасия Мотренко
Прогнозирование нейронными сетями без обратной связи (пример) Георгий Рудой
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (сравнение сглаженного и несглаженного временного ряда) (пример) Любовь Леонтьева Михаил Бурмистров
Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) Егор Будников Александр Романенко
Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью (пример) Николай Балдин Георгий Рудой
Непараметрическое прогнозирование: выбор ядра из набора, настройка параметров (пример) Михаил Кокшаров
Экспоненциальное сглаживание и прогноз (пример) Бурмистров Михаил
Выравнивание временных рядов: прогнозирование с использованием DTW (пример) Романенко Александр Егор Будников
Многомерная авторегрессия (пример) Ямщиков Илья
Локальные методы прогнозирования,поиск метрики (пример) Евгений Гребенников
Локальные методы прогнозирования,поиск инвариантного преобразования (пример) Хаспулатова Юлия
Непараметрическое прогнозирование рядов с периодической составляющей (по мотивам работ прогнозирования объемов продаж) Токмакова Александра Будников Егор
Многомерная гусеница, выбор временных рядов при прогнозировании(пример) Элина Торчинская


В конце названия слово "(пример)" является ключевым и означает "пример работы алгоритма".


Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)

Описание задачи.

Доклады и экзамен (возможны уточнения)

  • Доклад-1 6 апреля
  • Контрольная точка 18 мая
  • Экзамен 25 мая

Список задач, черновик

  1. Непараметрическое прогнозирование (выбор ядра из набора, настройка параметров)
  2. Прогнозирование и экспоненциальное сглаживание (набор временных рядов, исследование современного состояния)
  3. Непараметрическое прогнозирование рядов с периодической составляющей (по мотивам работ прогнозирования объемов продаж)
  4. Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (сравнение сглаженного и несглаженного временного ряда)
  5. Многомерная гусеница, выбор временных рядов при прогнозировании
  6. Многомерная авторегрессия
  7. Локальные методы прогнозирования, поиск метрики
  8. Локальные методы прогнозирования, поиск инвариантного преобразования
  9. Прогнозирование с использованием пути наименьшей стоимости (DTW)
  10. Выбор функции связи при прогнозировании нейронными сетями
  11. Выбор ядра при прогнозировании функциями радиального базиса
  12. Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью
  13. Прогнозирование функциями дискретного аргумента
  14. Прогнозирование с использованием теста Гренжера
  15. Прогнозирование и SVN – регрессия
  16. ARIMA и GARCH при прогнозировании высоковолатильных рядов с периодической составляющей (цен на электроэнергию)
  17. Прогнозирование и аппроксимация сплайнами
Личные инструменты