Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 10: | Строка 10: | ||
== Задачи == | == Задачи == | ||
| - | {| class="wikitable" | + | {|class="wikitable" |
|- | |- | ||
! Название задачи | ! Название задачи | ||
| Строка 30: | Строка 30: | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
| - | + | |} | |
| - | } | + | |
==Краткое описание задач== | ==Краткое описание задач== | ||
| Строка 39: | Строка 38: | ||
== План работ == | == План работ == | ||
| - | {| class="wikitable" | + | {|class="wikitable" |
! Дата | ! Дата | ||
! | ! | ||
| Строка 139: | Строка 138: | ||
# Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов | # Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов | ||
# Анализ речевых сигналов | # Анализ речевых сигналов | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
Версия 19:22, 7 сентября 2011
Перед выполнением заданий рекомендуются к прочтению
- Численные методы обучения по прецедентам
- Отчет о выполнении исследовательского проекта
- Автоматизация и стандартизация научных исследований
| Статья, прежде всего, предназначена для студентов гр. 874 ФУПМ МФТИ. Она будет наполняться до 13.9.2011. |
Задачи
| Название задачи | Работу выполняет | Рецензент | Ссылка на работу | Комментарии |
|---|---|---|---|---|
| Устойчивость и сходимость оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей (пример) | Токмакова Александра | Tokmakova2011HyperPar | ||
| Выбор моделей прогнозирования объемов потребления и цен электроэнергии (пример) | Леонтьева Любовь | Leonteva2011ElectricityConsumption |
Краткое описание задач
Задача 1: Название задачи
Аннотация.
План работ
| Дата | Что делаем | Результат | |
|---|---|---|---|
| Сентябрь | 12 | Есть данные, они описаны; найдены публикации, они в bib, аннотация в заготовке статьи. | Аннотация, описание данных. |
| 19 | Визуализировать данные, показать картинки, рассказать о литературе. | Картинки, рассказ о методах, bib-файл. | |
| 26 | Написано введение: обзор методов решения задачи, описан предлагаемый подход в целом. | Раздел "Введение". | |
| Октябрь | 3 | Поставлена задача, описана новизна подхода, сделан черновик решения задачи. | Раздел "Постановка задачи". |
| 10 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Описание результатов в раздел "ВЭ". | |
| 17 | Описан предлагаемый подход в деталях. | Радел "Описание предлагаемого подхода". | |
| 24 | Вычислительный эксперимент завершен. | Картинки, таблицы в раздел "ВЭ". | |
| 31 | Описаны результаты, последняя часть. | Раздел "Заключение". | |
| Ноябрь | 7 | Завершена критическая часть статьи, анализ ошибок/метода. | Критическое сравнение результатов, раздел "Обсуждение". |
| 14 | Корректировка статьи, последовательность изложения. | Замечания рецензента. | |
| 21 | Корректировка статьи, теоретическая часть. | Проработанная теоретическая часть. | |
| 28 | Корректировка статьи, согласованность. | Статья, досупная для понимания. | |
| Декабрь | 5 | Контрольная точка представления готового варианта статьи, выбран журнал. | Статья, шаблон журнала. |
| 12 | Сделан доклад по статье, статья подана в журнал. | Доклад. |
Список тем, черновик
Две темы, о которых я забыл сказать.
- Доработать, решить обратную задачу Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)
- Доработать, похоже за задачу 6. Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)
Также см. другие темы на развитие/доработку.
- Выбор моделей прогнозирования объемов потребления и цен электроэнергии
- Прогнозирование вторичной структуры белка с использованием физико-химических измерений характеристик аминокислотных остатков
- Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
- Порождение признаков при прогнозировании вторичной структуры белка
- Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников
- Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
- Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
- Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами
- Устойчивость и сходимость оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
- Событийное моделирование и прогноз цен на сахар
- Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей
- Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт)
- Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов
- Анализ речевых сигналов
