Участник:Pavlov99

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Ссылки)
(Программирование)
 
(11 промежуточных версий не показаны.)
Строка 4: Строка 4:
'''Павлов Кирилл Владимирович'''
'''Павлов Кирилл Владимирович'''
* Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
* Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
-
* Учусь в [http://shad.yandex.ru/ ШАДе] на анализе данных
+
* Выпускник [http://shad.yandex.ru/ ШАД]'11 отделения «анализ данных»
-
* Работаю в [http://yandex.ru Яндексе]
+
* Работал в [http://yandex.ru Яндексе]
-
* Гик.
+
==Научные интересы==
==Научные интересы==
-
* Машинное обучение: классификация, регрессия, ранжирование
+
* Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей
* Оптимизация
* Оптимизация
* Статистика, теория вероятности
* Статистика, теория вероятности
Строка 15: Строка 14:
==Программирование==
==Программирование==
* Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk
* Пишу на C++, Python, MATLAB/Octave, awk
-
* emacs
+
* vim
 +
* https://github.com/pavlov99
==Конкурсы по Data Mining==
==Конкурсы по Data Mining==
Строка 25: Строка 25:
Educational institution: MIPT <br/>
Educational institution: MIPT <br/>
Faculty: DMAM <br/>
Faculty: DMAM <br/>
 +
* http://tunedit.org/challenges
 +
* http://www.kaggle.com/
==План научной работы==
==План научной работы==
Строка 47: Строка 49:
*17 Вычислительный эксперимент
*17 Вычислительный эксперимент
*18 Результаты
*18 Результаты
 +
*19 На защиту выносится (3 фразы)
 +
*20 Результаты (4 публикации ВАК, Англ., ММРО, OR)
===Обзор литературы===
===Обзор литературы===
Строка 56: Строка 60:
===Математика===
===Математика===
-
Данная часть требует осмысления, как и топология c сопутствующими теоремами.
 
-
 
''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit''.
''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit''.
Строка 70: Строка 72:
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент]
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент]
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29 разработка алгоритмов ранговой регрессии]
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29 разработка алгоритмов ранговой регрессии]
 +
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/e2/MySQL.pdf Mysql за 42 минуты]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2_%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%81%D0%B8_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9 Оценка параметров смеси моделей]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B0%2C_1D_to_F Задача аннотации генома, 1D-DNA <tex>\rightarrow </tex> DNA-function]
==Ссылки==
==Ссылки==
Строка 75: Строка 81:
[http://www.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html How to write an abstract], [http://writing2.richmond.edu/training/project/biology/abslit.html one more]
[http://www.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html How to write an abstract], [http://writing2.richmond.edu/training/project/biology/abslit.html one more]
 +
 +
[http://www.statmod.ru/wiki/latex:slides Beamer statmod] + [http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/beamer.html обновление баз теха: sudo texhash]

Текущая версия

New Jarsey 2008
New Jarsey 2008

Содержание

О себе

Павлов Кирилл Владимирович

  • Студент МФТИ, ФУПМ, 674гр,
  • Выпускник ШАД'11 отделения «анализ данных»
  • Работал в Яндексе

Научные интересы

  • Машинное обучение: классификация, регрессия, выбор моделей
  • Оптимизация
  • Статистика, теория вероятности

Программирование

Конкурсы по Data Mining

Team name: Inst_Moscow PT_1
Team ID: 0064-0630
Educational institution: MIPT
Faculty: DMAM

План научной работы

Презентация

  • 1. Постановка прикладной задачи
  • 2. Новый подход (принцип)
  • 3. Авторы, годы, названия методов
  • 4. Постановка задачи
  • 5(2) Правдоподобные параметры и функционал качества без \alpha
  • 6(2) Вероятность параметров p(w | D, A, B) и полный функционал качества
  • 7 Правдоподобие модели
  • 8(2) IRLS, оценка матрицы B
  • 9 Кратко оценка матрица A
  • 10 Итеративный алгоритм вычисления оценки параметров и гиперпараметров модели
  • 11 Оценка правдоподобия модели
  • 12(5) Графики, примеры вычисления оценок
  • 13 Многоуровневая модель, мотивация
  • 14 EM-алгоритм и разбиение выборки
  • 15 Общий функционал качества для многоуровневой модели
  • 16 Описание алгоритма
  • 17 Вычислительный эксперимент
  • 18 Результаты
  • 19 На защиту выносится (3 фразы)
  • 20 Результаты (4 публикации ВАК, Англ., ММРО, OR)

Обзор литературы

Математика

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Программирование

Метод Белсли VIF AUC

Вычисление полного функционала качества: графики сходимости \alpha, \beta, \eps

Статьи на ресурсе

Ссылки

Репозиторий UCI

How to write an abstract, one more

Beamer statmod + обновление баз теха: sudo texhash

Личные инструменты