Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Составить)
(→Ниже (пока) идет старый материал)
Строка 25: Строка 25:
* План лекций сразу на год (~16 тем).
* План лекций сразу на год (~16 тем).
-
== Ниже (пока) идет старый материал ==
+
== Расписание ==
{|class="wikitable"
{|class="wikitable"
Строка 32: Строка 32:
! Что делаем
! Что делаем
! Результат для обсуждения
! Результат для обсуждения
-
! '''c'''ode
+
! Код
|-
|-
-
| Февраль
+
|Сентябрь
-
| 29
+
|5
-
| Выбрана задача, найдены базовые публикации.
+
|Выбрана задача, рецензент
-
| Аннотация, 600 знаков.
+
|Запись в ML
-
| '''a'''nnotation
+
|
-
|-
+
-
| Март
+
-
| 14
+
-
| Собрана литература, она в bib; найдены данные.
+
-
| Введение, примерно одна страница.
+
-
| '''i'''troduction
+
-
|-
+
-
|
+
-
| 21
+
-
| Поставлена задача, собраны материалы по работе. Найдены публикации.
+
-
| Постановка задачи, полстраницы.
+
-
| '''p'''roblem
+
|-
|-
-
|
+
|
-
| 28
+
|12
-
| Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты.
+
|Выбрана задача, найдены базовые публикации.
-
| Визуализация данных.
+
|Аннотация, 600 знаков.
-
| '''v'''isualizing
+
|'''A'''nnotation
-
|-
+
|-
-
| Апрель
+
|
-
| 4
+
|19
-
| Описание алгоритма, часть 1.
+
|Собрана литература, она в bib; найдены данные.
-
| Теоретическая часть.
+
|Введение, примерно одна страница.
-
| '''d'''ocument
+
|'''I'''ntroduction
-
|-
+
|-
-
|
+
|
-
| 11
+
|26
-
| Описание алгоритма, часть 2.
+
|Поставлена задача, собраны все материалы по работе. Найдены публикации.
-
| Теоретическая часть завершена.
+
|Постановка задачи, полстраницы.
-
| d
+
|'''P'''roblem
-
|-
+
|-
-
|
+
|Октябрь
-
| 18
+
|3
-
| Завершение вычислительного эксперимента.
+
|Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты.
-
| Контрольная точка - показ статьи в целом.
+
|Визуализация данных.
-
| '''s'''how
+
|'''V'''isualizing
-
|-
+
|-
-
|
+
|
-
| 25
+
|10
-
| Доработка статьи; доклад, первая группа.
+
|Описание алгоритма.
-
| Доклад.
+
|Алгоритмическая часть (третий раздел).
-
| '''t'''alk
+
|'''D'''ocument
-
|-
+
|-
-
|
+
|
-
| 25
+
|17
-
| Доклад, вторая группа.
+
|Теоретическая часть.
-
| Подача статьи в журнал.
+
|Второй раздел.
-
| '''j'''ournal
+
|'''T'''heory
-
|-
+
|-
-
| Май
+
|
-
| 3
+
|24
-
| Доклад, третья группа.
+
|Завершение вычислительного эксперимента.
-
| Рецензия написана, [r]-рецензенту
+
|Описание эксперимента и анализ ошибок.
-
| '''r'''eview, [r]
+
|'''C'''omp
-
|-
+
|-
-
|
+
|
-
| 10
+
|31
-
| '''Последний день для претендентов на оценки 10,9.'''
+
|Контрольная точка - показ статьи в целом.
-
| Зачет
+
|Статья.
-
| '''('''score''')'''
+
|c'''H'''eck
 +
|-
 +
|Ноябрь
 +
|7
 +
|Доработка статьи; доклад, первая группа.
 +
|Доклад.
 +
|'''S'''how
 +
|-
 +
|
 +
|14
 +
|Доклад, вторая группа.
 +
|Подача статьи в журнал.
 +
|'''J'''ournal
 +
|-
 +
|
 +
|21
 +
|Доклад, третья группа.
 +
|Рецензия написана, [r]-рецензенту
 +
|'''R'''eview, [r]
 +
|-
 +
|
 +
|28
 +
|Последний день для претендентов на оценки 10,9,8.
 +
|Экзамен
 +
|(score)
|-
|-
|}
|}
-
 
== Черновой список задач ==
== Черновой список задач ==

Версия 17:44, 27 августа 2012

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)


Курс называется "Математические методы прогнозирования"


Страница наполняется до 1 сентября 2012.


Список задач

Нужно сделать

  • Технократ: Наука, технология, бизнес 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).

Расписание

Название задачи Автор Рецензент Ссылка на работу Комментарии
Название Кто Кто Surname2012Title .
Дата Что делаем Результат для обсуждения Код
Сентябрь 5 Выбрана задача, рецензент Запись в ML
12 Выбрана задача, найдены базовые публикации. Аннотация, 600 знаков. Annotation
19 Собрана литература, она в bib; найдены данные. Введение, примерно одна страница. Introduction
26 Поставлена задача, собраны все материалы по работе. Найдены публикации. Постановка задачи, полстраницы. Problem
Октябрь 3 Поставлен вычислительный эксперимент, получены первые результаты. Визуализация данных. Visualizing
10 Описание алгоритма. Алгоритмическая часть (третий раздел). Document
17 Теоретическая часть. Второй раздел. Theory
24 Завершение вычислительного эксперимента. Описание эксперимента и анализ ошибок. Comp
31 Контрольная точка - показ статьи в целом. Статья. cHeck
Ноябрь 7 Доработка статьи; доклад, первая группа. Доклад. Show
14 Доклад, вторая группа. Подача статьи в журнал. Journal
21 Доклад, третья группа. Рецензия написана, [r]-рецензенту Review, [r]
28 Последний день для претендентов на оценки 10,9,8. Экзамен (score)

Черновой список задач

  1. Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей
  2. Oblivious decision trees: алгоритм Яндекс для системы Полигон
  3. Сравнительный анализ регрессионных остатков в SVN-регрессии
  4. Алгоритмы нахождения гауссовских смесей
  5. Прогноз квазипериодических многомерных временных рядов непараметрическими методами
  6. Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен
  7. CMARS: аппроксимация сплайнами
  8. Полиномы Чебышева и метод прогонки при прогнозировании временных рядов
  9. Сравнение методов ARMA и FLS при ретроспективном прогнозировании
  10. Локальные методы прогнозирования с выбором метрики
  11. Локальные методы прогнозирования с выбором инвариантного преобразования
  12. Алгоритмы переборного поиска наиболее информативных объектов и признаков в логистической регрессии
  13. Векторная авторегрессия и управление макроэкономическими показателями
  14. Построение рейтинга российских вузов по открытым данным об успешности карьеры их выпускников

Ещё задачи

  1. Анализ текста методами структурного обучения
  2. Аппроксимация эмпирических функций распределения
  3. Алгоритмические основы построения банковских скоринговых карт
  4. Сингулярное разложение и поисковая машина
  5. Сравнение алгоритмов многокритериальной оптимизации
  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. Визуализация пространства параметров регрессионных моделей
  9. Восстановление регрессии методом главных компонент
  10. Оценка гиперпараметров путем сэмплирования
  11. Прореживание существенно нелинейных моделей с помощью гиперпараметров
  12. Фактор Оккама для параметрических моделей с известной областью определения параметров
  13. Создание алгоритмов последовательной модификации моделей
  14. Порождение и выбор моделей классификации

Составить

  • Список типичных типографических ошибок
  • Список ошибок BibTeX
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D0%B0_974%2C_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2012»
Личные инструменты