Участник:Denis Kochedykov

Материал из MachineLearning.

Версия от 09:43, 8 мая 2009; Denis Kochedykov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Изображение:KochedykovFace.jpg    Кочедыков Денис Алексеевич, Forecsys, ВЦ РАН(соискатель).

Научный руководитель Воронцов К.В..

Области научных интересов
теория машинного обучения, оценивание обобщающей способности, комбинаторика, статистика.


Написать письмо.


Структура кандидатской диссертации

  1. Введение
    • Актуальность
    • Новизна: учет эффекта сходства и расслоения в оценках обобщающей способности в комбинаторном подходе
    • Апробация: ИОИ-2008, МФТИ-2007, МФТИ-2008, ММРО-2009(предстоит), семинары ВЦ РАН(предстоит)
    • Содержание работы по главам и личный вклад.
  1. Обзорная часть
    • Проблема обобщающей способности. Обзор результатов: Вапника, Лэнгфорда, МакАллистера, Маршанда, (кого еще?)
    • Слабая вероятностная аксиоматика
    • Постановка задачи диссертации
  1. Известные оценки переведенные в слабую аксиоматику
    • Вапник
    • Лэнгфорд
    • Силл
  1. Эффект сходства алгоритмов при оценивании вероятности переобучения
    • Оценка вероятности переобучения хотя бы одного алгоритма в связном семействе при помощи неравенства типа Бонферрони
    • Точное значение вероятности переобучения хотя бы одного алгоритма в цепочке алгоритмов без расслоения
    • Точное значение вероятности пеореобучения метода ЭМР на цепочке алгоритмов без расслоения
    • Оценка для семейства состоящего из множества цепочек без расслоения
  1. Эксперименты
    • Сравнение различных оценок


kochede 13:41, 8 мая 2009 (MSD)

Личные инструменты