Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Лекции) |
(→Эссе) |
||
| Строка 22: | Строка 22: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 33: | Строка 33: | ||
|Кокшаров | |Кокшаров | ||
|1 | |1 | ||
| - | | | + | |1 |
| - | | | + | |1 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 46: | Строка 46: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 58: | Строка 58: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 70: | Строка 70: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3DL! |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 82: | Строка 82: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 94: | Строка 94: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 106: | Строка 106: | ||
|1 | |1 | ||
|2 | |2 | ||
| - | | | + | |3 |
| | | | ||
| | | | ||
| Строка 117: | Строка 117: | ||
|Ямщиков | |Ямщиков | ||
|1 | |1 | ||
| - | | | + | |1 |
| - | | | + | |1 |
| | | | ||
| | | | ||
Версия 10:29, 1 октября 2013
Эссе
| Автор | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 5 | 7 | 8 | 9 | 0 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Рудой | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Кокшаров | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Романенко | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Мотренко | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Будников | 1 | 2 | 3DL! | |||||||
| Сандуляну | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Бурмистров | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Токмакова | 1 | 2 | 3 | |||||||
| Ямщиков | 1 | 1 | 1 |
Список тем
- Аппроксимация множества точек замкнутыми кривыми
- Метод группового учета аргументов в новой нотации
- Заполнение пропусков в порядковых шкалах и в шкалах без отношения полного порядка
- Роль Матрицы Ганкеля в прогнозировании временных рядов
Лекции
| Тема | Автор | Ссылка | Дата | Результат |
|---|---|---|---|---|
| Data Analysis Problem Statements in the Category Theory Language | Рудой | [1] | 24 сентября | OK |
| Machine Learning Problem Statements in Plate Notations | Кокшаров | [2] | 24 сентября | OK |
| Deep Learning / Methods for Big Data | Романенко | [3] | 1 октября | ?,?, |
| Usage of Copulas | Мотренко | [4] | 1 октября | ?,?, |
| Problems of Voting, Expert Systems and Preference Learning | Будников | [5] | 8 октября | ?,?, |
| Topic Modeling: PLSA, LDA et al. | Сандуляну | [6] | 8 октября | ?,?, |
| MDL Principle | Бурмистров | [7] | 15 октября | ?,?, |
| Data and Parameter Sampling and Applications | Токмакова | 15 октября | ?,?, | |
| Gaussian Processes and Applications for Machine Learning | [8] | 22 октября | ?,?, | |
| Role of the Error Function in the Model Selection Problems | [9] | 22 октября | ?,?, |
Дополнительно
- Mixture of Experts
- Feature generation for Image Analysis
- Learning of games / Многорукие бандиты
- Метрические вложения
- Теория статистического обучения
Требования: Продолжительность: 1 академический час, 45 минут. Число слайдов: 20-30 (по вкусу).
- Раскрыть проблему постановки задачи Машинного обучения и анализа данных в данной теме
- Подобрать примеры постановки (и решения) известных (а может и узкоспециальных) задач
Рекомендации к стилю изложения:
- дать основные определения этой области
- привести теоретические примеры и основные свойства
- представить математические методы,
- дать теоретические постановки задач,
- привести приметы прикладных задач.
Оценки: макс. 7 баллов из 10 (5 за лекцию + 2 за тесты). Тест: готовит лектор, 5 вопросов со свободным ответом и вопрос «Основное сообщение лекции (2-3 предложения)». Результат теста: N из 5 (отображается в 1/4). 17 декабря – отчеты о научной работе.
Практика
А.А. Ивахненко: тест/экзамен.
