Участник:Pavlov99
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			 (→Презентация)  | 
				 (→Программирование)  | 
			||
| (10 промежуточных версий не показаны.) | |||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
'''Павлов Кирилл Владимирович'''  | '''Павлов Кирилл Владимирович'''  | ||
* Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,    | * Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,    | ||
| - | *   | + | * Выпускник [http://shad.yandex.ru/ ШАД]'11 отделения «анализ данных»   | 
| - | *   | + | * Работал в [http://yandex.ru Яндексе]  | 
| - | + | ||
==Научные интересы==  | ==Научные интересы==  | ||
| - | * Машинное обучение: классификация, регрессия,   | + | * Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей  | 
* Оптимизация  | * Оптимизация  | ||
* Статистика, теория вероятности  | * Статистика, теория вероятности  | ||
| Строка 15: | Строка 14: | ||
==Программирование==  | ==Программирование==  | ||
* Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk  | * Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk  | ||
| - | *   | + | * vim  | 
| + | * https://github.com/pavlov99  | ||
==Конкурсы по Data Mining==  | ==Конкурсы по Data Mining==  | ||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
Educational institution:        MIPT <br/>  | Educational institution:        MIPT <br/>  | ||
Faculty: 			DMAM <br/>  | Faculty: 			DMAM <br/>  | ||
| + | * http://tunedit.org/challenges  | ||
| + | * http://www.kaggle.com/  | ||
==План научной работы==  | ==План научной работы==  | ||
| Строка 58: | Строка 60: | ||
===Математика===  | ===Математика===  | ||
| - | |||
| - | |||
''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit''.  | ''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit''.  | ||
| Строка 72: | Строка 72: | ||
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент]  | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент]  | ||
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29 разработка алгоритмов ранговой регрессии]  | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29 разработка алгоритмов ранговой регрессии]  | ||
| + | |||
| + | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/e2/MySQL.pdf Mysql за 42 минуты]  | ||
| + | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2_%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%81%D0%B8_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9 Оценка параметров смеси моделей]  | ||
| + | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B0%2C_1D_to_F Задача аннотации генома, 1D-DNA <tex>\rightarrow </tex> DNA-function]  | ||
==Ссылки==  | ==Ссылки==  | ||
| Строка 77: | Строка 81: | ||
[http://www.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html How to write an abstract], [http://writing2.richmond.edu/training/project/biology/abslit.html one more]  | [http://www.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html How to write an abstract], [http://writing2.richmond.edu/training/project/biology/abslit.html one more]  | ||
| + | |||
| + | [http://www.statmod.ru/wiki/latex:slides Beamer statmod] + [http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/beamer.html обновление баз теха: sudo texhash]  | ||
Текущая версия
 
  | 
О себе
Павлов Кирилл Владимирович
Научные интересы
- Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей
 - Оптимизация
 - Статистика, теория вероятности
 
Программирование
- Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk
 - vim
 - https://github.com/pavlov99
 
Конкурсы по Data Mining
- Интернет Математика 2011 (сходство изображений).
 - http://www.heritagehealthprize.com/c/hhp
 - http://www.data-mining-cup.de/en (2 команды от института)
 
Team name:			Inst_Moscow PT_1 
Team ID:			0064-0630 
Educational institution:        MIPT 
Faculty: 			DMAM 
План научной работы
Презентация
- 1. Постановка прикладной задачи
 - 2. Новый подход (принцип)
 - 3. Авторы, годы, названия методов
 - 4. Постановка задачи
 - 5(2) Правдоподобные параметры и функционал качества без 
 - 6(2) Вероятность параметров 
и полный функционал качества
 - 7 Правдоподобие модели
 - 8(2) IRLS, оценка матрицы 
 - 9 Кратко оценка матрица 
 - 10 Итеративный алгоритм вычисления оценки параметров и гиперпараметров модели
 - 11 Оценка правдоподобия модели
 - 12(5) Графики, примеры вычисления оценок
 - 13 Многоуровневая модель, мотивация
 - 14 EM-алгоритм и разбиение выборки
 - 15 Общий функционал качества для многоуровневой модели
 - 16 Описание алгоритма
 - 17 Вычислительный эксперимент
 - 18 Результаты
 - 19 На защиту выносится (3 фразы)
 - 20 Результаты (4 публикации ВАК, Англ., ММРО, OR)
 
Обзор литературы
- Мультиколлинеарность признаков: VIF(tolerance), Модель Белсли, оценка в целом
 - AUC + GINI
 - Совокупный по моделям GINI, Сравнение старой и новой кривой.
 - Basel2: pooling, model stability
 - [bonus] Определение cut-off
 
Математика
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Программирование
Вычисление полного функционала качества: графики сходимости , 
, 

