Участник:Aleksandra.Tokmakova
Материал из MachineLearning.
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru
Отчет о научно-исследовательской работе за 6 семестр
Название
Выделение периодической компоненты из временного ряда
Аннотация
В проекте исследуется временной ряд на наличие периодической компоненты. На основе теории о рядах Фурье строится тригонометрическая интерполяция предложенных временных рядов методом наименьших квадратов. Также производится оценка параметров функции метода наименьших квадратов в зависимости от качества прогнозирования. В вычислительном эксперименте приводятся результаты работы корреляционной функции и метода наименьших квадратов на зашумлённом модельном синусе и реальном временном ряде электрокардиограммы.
Ключевые слова: корреляционная функция, тригонометрическая интерполяция, метод наименьших квадратов, периодическая компонента.
Публикации
- А.А.Токмакова Выделение периодической компоненты из временного ряда. — 2011. — № 1. — С. 40-50.
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.
Публикации
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия. — 2012. — № 4.
- А.А.Токмакова и А.А.Зайцев Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков. — 2012. — № 3. — С. 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
