Участник:Tsyganova
Материал из MachineLearning.
| (3 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
Цыганова Светлана Валерьевна | Цыганова Светлана Валерьевна | ||
| - | Студентка 974гр, МФТИ, ФУПМ | + | Студентка 974гр, '''МФТИ''','''ФУПМ''' |
| - | |||
| - | Направление "Интеллектуальный анализ данных" | + | Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" |
| + | |||
| + | Направление "'''Интеллектуальный анализ данных'''" | ||
Mailto: schiavoni@mail.ru | Mailto: schiavoni@mail.ru | ||
== Отчеты о научно-исследовательской работе == | == Отчеты о научно-исследовательской работе == | ||
| - | == | + | |
| + | == Весна 2012, 6 семестр == | ||
| + | |||
| + | '''Локальные методы прогнозирования с выбором преобразования''' | ||
| + | |||
| + | ''В работе описан алгоритм локального прогнозирования с учетом преобразований, позволяющий выявить похожие во введенной метрике интервалы временного ряда. Рассмотрено понятие инвариантных преобразований, их обнаружение и выбор наиболее подходящих для решения задачи прогнозирования. Работа алгоритма проиллюстрирована на данных потребления электроэнергии и на синтетических данных.'' | ||
| + | |||
| + | '''Публикация''' | ||
| + | *{{Статья | ||
| + | |автор = С. В. Цыганова | ||
| + | |название = Локальные методы прогнозирования с выбором преобразования | ||
| + | |журнал = Машинное обучение и анализ данных | ||
| + | |год = 2012 | ||
| + | |номер = 3 | ||
| + | |ISSN = 2223-3792 | ||
| + | |язык = russian | ||
| + | |страницы = 311-317 | ||
| + | |url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Tsyganova2012LocalForecast.pdf | ||
| + | }} | ||
| + | |||
| + | == Весна 2013, 8 семестр == | ||
'''Построение иерархических тематических моделей коллекции документов''' | '''Построение иерархических тематических моделей коллекции документов''' | ||
| + | |||
| + | ''Данная работа посвящена выявлению тематик коллекции текстов и их иерархической структуры. Поставлена задача построения иерархической тематической модели коллекции документов. Для решения поставленной задачи предлагается использование вероятностных тематических моделей. Особое внимание уделено иерархическим тематическим моделям и, в частности, обсуждению свойств алгоритмов PLSA и LDA. Особенность построения иерархической модели заключается в переходе от понятия <<мешка слов>> к <<мешку документов>> в реализации плоских алгоритмов кластеризации. Работа алгоритмов иллюстрируется на текстах тезисов конференции Euro-2012 и на синтетических данных.'' | ||
| + | |||
| + | '''Публикация''' | ||
| + | *{{Статья | ||
| + | |автор = С. В. Цыганова, В. В. Стрижов | ||
| + | |название = Выявление несогласованностей в иерархической тематической модели с фиксированной иерархией. | ||
| + | |журнал = Прикладная информатика | ||
| + | |год = 2013 | ||
| + | |номер = 1 | ||
| + | |ISSN = | ||
| + | |язык = russian | ||
| + | |страницы = 109-112 | ||
| + | |url = http://www.appliedinformatics.ru/r/index.php | ||
| + | }} | ||
Текущая версия
Цыганова Светлана Валерьевна
Студентка 974гр, МФТИ,ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: schiavoni@mail.ru
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2012, 6 семестр
Локальные методы прогнозирования с выбором преобразования
В работе описан алгоритм локального прогнозирования с учетом преобразований, позволяющий выявить похожие во введенной метрике интервалы временного ряда. Рассмотрено понятие инвариантных преобразований, их обнаружение и выбор наиболее подходящих для решения задачи прогнозирования. Работа алгоритма проиллюстрирована на данных потребления электроэнергии и на синтетических данных.
Публикация
- С. В. Цыганова Локальные методы прогнозирования с выбором преобразования // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 311-317. — ISSN 2223-3792.
Весна 2013, 8 семестр
Построение иерархических тематических моделей коллекции документов
Данная работа посвящена выявлению тематик коллекции текстов и их иерархической структуры. Поставлена задача построения иерархической тематической модели коллекции документов. Для решения поставленной задачи предлагается использование вероятностных тематических моделей. Особое внимание уделено иерархическим тематическим моделям и, в частности, обсуждению свойств алгоритмов PLSA и LDA. Особенность построения иерархической модели заключается в переходе от понятия <<мешка слов>> к <<мешку документов>> в реализации плоских алгоритмов кластеризации. Работа алгоритмов иллюстрируется на текстах тезисов конференции Euro-2012 и на синтетических данных.
Публикация
- С. В. Цыганова, В. В. Стрижов Выявление несогласованностей в иерархической тематической модели с фиксированной иерархией. // Прикладная информатика. — 2013. — № 1. — С. 109-112.
