Участник:Pavlov99
Материал из MachineLearning.
 
  | 
Студент МФТИ, 674гр 
Гик.
Научные интересы
- Машинное обучение: классификация, регрессия, ранжирование
 - Оптимизация
 - Статистика, теория вероятности
 
Программирование
- Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk, bash
 - emacs
 
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 <math>\alpha</math>
 - 6(2) Вероятность параметров <math>p(w | D, A, B)</math> и полный функционал качества
 
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
 

