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

Материал из MachineLearning.

Версия 17:45, 27 августа 2012 (править) Strijov (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Версия 16:47, 30 августа 2012 (править) (отменить) Strijov (Обсуждение | вклад) К следующему изменению →
Строка 114:		Строка 114:
	|}		|}
-	== Черновой список задач ==	+	== Список задач ==
-	# Кластеризация и составление словаря аминокислотных последовательностей	+	* Скоро будет.
-	# 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	+
	[[Категория:Учебные курсы]]		[[Категория:Учебные курсы]]

---

Версия 16:47, 30 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

Название задачи	Автор	Рецензент	Ссылка на работу	Комментарии
Название	Кто	Кто	Surname2012Title	.

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

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)

Список задач

• Скоро будет.