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