Участник:Aleksandra.Tokmakova

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: aleksandra-tok@yandex.ru

Отчет о научно-исследовательской работе за 8 семестр

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.

Список публикаций

  1. Токмакова, А.А. Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия // [??? Информационные технологии]. — 2012. — № 4. — ISSN 1684-6400.
BibTeX:
 @article{Tokmakova2012Hyperpar,
   author = "Токмакова, А.А.",
   title = "Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия",
   journal = "Информационные технологии",
   number = "4",
   url = "???",
   year = "2012",
   language = russian
 }
(принята в печать, ВАК)
  • Статья «Оценка гиперпараметров регрессионных моделей методом максимального правдоподобия» принята в печать журналом «Информационные технологии» ISSN 1684-6400 (из списка ВАК)

Статья «Оценка гиперпараметров линейных регрессионных моделей методом максимального правдоподобия при отборе шумовых и коррелирующих признаков» опубликована в журнале «Машинное обучение и анализ данных» ISSN 2223-3792, Т.1, №3, сс.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

Личные инструменты