Участник:Kropotov
Материал из MachineLearning.
(+ научные интересы) |
(+ gridrvm) |
||
Строка 23: | Строка 23: | ||
==== Обобщенные линейные модели ==== | ==== Обобщенные линейные модели ==== | ||
- | Реализация ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков. | + | Реализация под MatLab ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков. |
Скачать: [[Media:Glm_105.RAR|glm V1.05 (RAR, 243 Кб)]] | Скачать: [[Media:Glm_105.RAR|glm V1.05 (RAR, 243 Кб)]] | ||
+ | |||
+ | ==== Табулярный метод релевантных векторов ==== | ||
+ | |||
+ | Реализация под MatLab алгоритма решения задач классификации и регрессии с т.н. табулярными данными. В таких задачах каждый объект выборки представлен своей матрицей признаков, и представляет интерес поиск информативных строк и столбцов в этой матрице. Реализованный алгоритм – это вариационный метод релевантных векторов для табулярных данных, описанный в статье [http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v13/kropotov10a/kropotov10a.pdf (Kropotov et al., 2010)]. | ||
+ | |||
+ | Скачать: [[Media:gridrvm_library.rar|gridrvm V1.00 (RAR, 158 Кб)]] | ||
+ | |||
+ | <small>Реализации выполнены при поддержке [[РФФИ]] (проекты 09-01-12060, 09-01-92474).</small> | ||
== Учебные курсы == | == Учебные курсы == |
Версия 17:12, 3 января 2011
Кропотов Дмитрий Александрович
м.н.с. Вычислительного Центра РАН |
Научные интересы
Байесовские методы машинного обучения, методы обучения и вывода в графических моделях, практический интеллектуальный анализ данных
Публикации
Список публикаций см. здесь.
Программные реализации
Обобщенные линейные модели
Реализация под MatLab ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.
Скачать: glm V1.05 (RAR, 243 Кб)
Табулярный метод релевантных векторов
Реализация под MatLab алгоритма решения задач классификации и регрессии с т.н. табулярными данными. В таких задачах каждый объект выборки представлен своей матрицей признаков, и представляет интерес поиск информативных строк и столбцов в этой матрице. Реализованный алгоритм – это вариационный метод релевантных векторов для табулярных данных, описанный в статье (Kropotov et al., 2010).
Скачать: gridrvm V1.00 (RAR, 158 Кб)
Реализации выполнены при поддержке РФФИ (проекты 09-01-12060, 09-01-92474).
Учебные курсы
Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»