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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Задачи)
(Задачи)
Строка 68: Строка 68:
| [[Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами]]
| [[Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами]]
| Кокшаров Михаил
| Кокшаров Михаил
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
|[[Статистические модели естественных языков]]
 +
| Егор Будников
|
|
|
|

Версия 20:45, 18 сентября 2011


Перед выполнением заданий рекомендуются к прочтению


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
Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт) Николай Балдин Baldin2011EssNonLinear
Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов (пример) Мотренко Анастасия Motrenko2011HAPrediction
Прогнозирование вторичной структуры белка с использованием физико-химических измерений характеристик аминокислотных остатков Гребенников Евгений
Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей Георгий Рудой Rudoy2012Generation
Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы) Михаил Бурмистров
Событийное моделирование и прогноз цен на сахар Александр Романенко Romanenko2011Event
Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами Кокшаров Михаил
Статистические модели естественных языков Егор Будников

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.

  1. Доработать, решить обратную задачу Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)
  2. Доработать, похоже за задачу 6. Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)

Также см. другие темы на развитие/доработку.

  1. Выбор моделей прогнозирования объемов потребления и цен электроэнергии
  2. Прогнозирование вторичной структуры белка с использованием физико-химических измерений характеристик аминокислотных остатков
  3. Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
  4. Порождение признаков при прогнозировании вторичной структуры белка
  5. Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников
  6. Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
  7. Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
  8. Прогнозирование объемов потребительского спроса на группы товаров непараметрическими методами
  9. Устойчивость и сходимость оценок гиперпараметров линейных регрессионных моделей
  10. Событийное моделирование и прогноз цен на сахар
  11. Алгоритмы порождения существенно-нелинейных моделей
  12. Выбор наиболее правдоподобных существенно-нелинейных (обобщенно-линейных) моделей (при построении скоринговых карт)
  13. Многоклассовый прогноз вероятности наступления инфаркта и оценка необходимого объема выборки пациентов
  14. Анализ речевых сигналов
Личные инструменты