Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2009)

Материал из MachineLearning.

Версия 14:02, 1 ноября 2009 (править) Strijov (Обсуждение | вклад) (→Практика) ← К предыдущему изменению		Версия 11:57, 6 ноября 2009 (править) (отменить) Strijov (Обсуждение | вклад) (→Практика) К следующему изменению →
Строка 20:		Строка 20:
	{| class="wikitable"		{| class="wikitable"
	| Создание библиотеки алгоритмов выбора линейных моделей		| Создание библиотеки алгоритмов выбора линейных моделей
-	| Кирилл Чувилин	+	| Кирилл Чувилин, Екатерина Крымова
	|-		|-
	| Создание библиотеки алгоритмов выбора нелинейных моделей		| Создание библиотеки алгоритмов выбора нелинейных моделей

---

Версия 11:57, 6 ноября 2009

Статья предназначена прежде всего для студентов группы 474, она будет наполняться в течение этого семестра.

Содержание 1 История 2 Практика 3 Задания 4 Полезные ссылки 5 Экзамен

Московский физико-технический институт, Факультет управления и прикладной математики

Курс читается студентам 6-го курса кафедры "Интеллектуальные системы"

История

Курс, особенно прикладная часть, изменяется ежегодно. См. материалы прошлых лет:

• Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2008)
• Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)
• Информационное моделирование, программа курса (осень 2007)
• Прикладная регрессия и оптимизация, программа курса (осень 2006)

Также см. статьи в разделе

• Регрессионный анализ

Практика

Создание библиотеки алгоритмов выбора линейных моделей	Кирилл Чувилин, Екатерина Крымова
Создание библиотеки алгоритмов выбора нелинейных моделей	Welcome!
Построение системы порождения и выбора моделей	Николай Разин, Александр Фрей
Создание библиотеки алгоритмов конструктивного порождения моделей	Александр Фрей, Николай Разин
Создание алгоритмов последовательной модификации моделей	Welcome!
Порождение и выбор авторегрессионных моделей	Ирина Лебедева
Порождение и выбор моделей классификации	Welcome!

Задания

1. Зарегистрироваться в репозитории sourceforge и прислать свой ник на электронную почту Константину Скипору.
2. Составить список участников и список рецензентов (по два рецензента на каждого участника).
3. Ознакомиться со списоком материалов по практике.
4. Ознакомиться с приемами работы в Matlabе.
5. Изучить структуры данных Matlaba.
6. Прочесть Matlab Style Guide.
7. Получить алгебраическое выражение для инвертированного метода сортировки [1].
8. Прочесть IDEF0.
9. Прочесть CRISPWP-DM.

Полезные ссылки

1. Отчет о выполнении исследовательского проекта
2. Отчет о выполнении вычислительного эксперимента
3. Примеры отчетов об экспериментах: пример 1, пример 2
4. Введение в Матлаб
5. Документирование функций Matlab
6. Matlab Programming Style Guidelines (pdf)
7. Работа с репозиторием SourceForge.net
8. Корневая папка репозитория SourceForge/mlalgorithms
9. Протокол рецензирования программных систем (временная ссылка)
10. Шаблон отчета о выполнении исследовательского проекта (временная ссылка)
11. Шаблон описания программной системы systemdocs.doc (doc)
12. Описание стандарта IDEF0 (pdf)
13. Описание стандарта CRISP-DM (pdf)

Экзамен

• 15 декабря в 10:30 ауд. 355. Теория (проверка остаточных знаний), задачи.
• Не позднее, чем за неделю до экзамена требуется сдать практику.