Участник:Tsyganova
Материал из MachineLearning.
 (Новая: Цыганова Светлана Студент 974гр, МФТИ)  | 
				|||
| (4 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | Цыганова Светлана  | + | 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'''  | ||
| + | *{{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'''  | ||
| + | |||
| + | ''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.
 

