Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} __NOTOC__ '''Курс называется "Матема...) |
(→Нужно сделать) |
||
| Строка 22: | Строка 22: | ||
== Нужно сделать == | == Нужно сделать == | ||
| - | * ''Технократ'': Наука, технология, бизнес | + | * ''Технократ'': Наука, технология, бизнес [[Media: MatlabStyle1p5.pdf|PDF]], всем по 6 гр., n CEO, n учён, n/2 seed (4зел., 2жел.), n/2 vent (2 жел., 4кр.), n/2 tech, n/4 mark. |
* План лекций сразу на год (~16 тем). | * План лекций сразу на год (~16 тем). | ||
Версия 19:46, 16 июня 2012
Курс называется "Математические методы прогнозирования"
| Страница наполняется до 1 сентября 2012. |
Список задач
| Название задачи | Автор | Рецензент | Ссылка на работу | Комментарии |
|---|---|---|---|---|
| Название | Кто | Кто | Surname2012Title | . |
| Дата | Что делаем | Результат для обсуждения | code | |
|---|---|---|---|---|
| Февраль | 29 | Выбрана задача, найдены базовые публикации. | Аннотация, 600 знаков. | annotation |
| Март | 14 | Собрана литература, она в bib; найдены данные. | Введение, примерно одна страница. | itroduction |
| 21 | Поставлена задача, собраны материалы по работе. Найдены публикации. | Постановка задачи, полстраницы. | problem | |
| 28 | Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. | Визуализация данных. | visualizing | |
| Апрель | 4 | Описание алгоритма, часть 1. | Теоретическая часть. | document |
| 11 | Описание алгоритма, часть 2. | Теоретическая часть завершена. | d | |
| 18 | Завершение вычислительного эксперимента. | Контрольная точка - показ статьи в целом. | show | |
| 25 | Доработка статьи; доклад, первая группа. | Доклад. | talk | |
| 25 | Доклад, вторая группа. | Подача статьи в журнал. | journal | |
| Май | 3 | Доклад, третья группа. | Рецензия написана, [r]-рецензенту | review, [r] |
| 10 | Последний день для претендентов на оценки 10,9. | Зачет | (score) |
Черновой список задач
- Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей
- Oblivious decision trees: алгоритм Яндекс для системы Полигон
- Сравнительный анализ регрессионных остатков в SVN-регрессии
- Алгоритмы нахождения гауссовских смесей
- Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами
- Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен
- CMARS: аппроксимация сплайнами
- Полиномы Чебышева и метод прогонки при прогнозировании временных рядов
- Сравнение методов ARMA и FLS при ретроспективном прогнозировании
- Локальные методы прогнозирования с выбором метрики
- Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования
- Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
- Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями
- Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников
Ещё задачи
- Анализ текста методами структурного обучения
- Аппроксимация эмпирических функций распределения
- Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт
- Сингулярное разложение и поисковая машина
- Сравнение алгоритмов многокритериальной оптимизации
- Уточнение экспертных оценок на данных в ранговых шкалах (интервальные, конусы, веса экспертов, копулы)
- Уточнение экспертных оценок при анализе работы механизма устойчивого развития энергетики
- Визуализация пространства параметров регрессионных моделей
- Восстановление регрессии методом главных компонент
- Оценка гиперпараметров путем сэмплирования
- Прореживание существенно нелинейных моделей с помощью гиперпараметров
- Фактор Оккама для параметрических моделей с известной областью определения параметров
- Создание алгоритмов последовательной модификации моделей
- Порождение и выбор моделей классификации
Составить
- Список типичных типографических ошибок
- Список ошибок BibTeX
