Участник:Aleksandra.Tokmakova

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр)
(→Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр)
Строка 32: Строка 32:
}}
}}
-
Статья «Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия» принята в печать журналом «Информационные технологии» ISSN 1684-6400 (из списка ВАК)
+
#{{Статья|BibtexKey = Tokmakova2012Hyperpar
 +
|автор = А.А.Токмакова и А.А.Зайцев
 +
|название = Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков
 +
|журнал = Машинное обучение и анализ данных
 +
|год = 2012
 +
|номер = 3
 +
|ISSN = 2223-3792
 +
|язык = russian
 +
|страницы = 347-353
 +
|url =
 +
}}
Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353
Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353

Версия 12:17, 29 мая 2012

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru

Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр

Название

Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков

Аннотация

Рассматривается задача выбора регрессионной модели. Предполагается, что вектор параметров модели − многомерная случайная величина с независимо распределёнными компонентами. В работе предложен способ оптимизации праметров и гиперпараметров. Приведены явные оценки гиперпараметров для случая линейных и нелинейных моделей. Показано как полученные оценки используются для отбора признаков. Предложенный подход сравнивается с подходом, использующим для лценки гиперпараметров аппроксимацию Лапласа.

Ключевые слова: регрессия, выбор признаков, распределение параметров, оценка гипертараметров, байесовский вывод.

Список публикаций

  1. А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия // Информационные технологии. — 2012. — № 4. — ISSN 1684-6400.
BibTeX: 
 @article{Tokmakova2012Hyperpar,
   author = "А.А.Токмакова и А.А.Зайцев",
   title = "Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия",
   journal = "Информационные технологии",
   number = "4",
   year = "2012",
   language = russian
 }
  1. А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 347-353. — ISSN 2223-3792.
BibTeX: 
 @article{Tokmakova2012Hyperpar,
   author = "А.А.Токмакова и А.А.Зайцев",
   title = "Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков",
   journal = "Машинное обучение и анализ данных",
   number = "3",
   pages = "347-353",
   year = "2012",
   language = russian
 }

Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.347-353


Доклады на научных конференциях

2012, апрель. Участие в XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» с работой «Оценка ковариационных матриц параметров модели при восстановлении линейной регрессии»

Гранты

«Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков», ПГАС

Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aleksandra.Tokmakova»