Обсуждение участника:Denis Kochedykov

Материал из MachineLearning.

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)