BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
UID:3plk77non411v3uj6m6biql09c@google.com
CATEGORIES:RTportal.ru
CREATED:20170606T092329
SUMMARY:Семинар СМиГО: Выбор мультимоделей в задачах классификации
LOCATION:ИППИ РАН в 615 аудитории (6 этаж)
DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE:Очередное заседание семинара "Структурные Модели и Глубинное Обучение", кот
 орый проходит по вторникам с 18:30 в ИППИ РАН в 615 аудитории (6 этаж), сос
 тоится<br/><br/>21 марта (вторник). На заседании будет представлен доклад<b
 r/><br/>Докладчик: Адуенко А.А. (МФТИ)<br/><br/>Название: Выбор мультимодел
 ей в задачах классификации<br/><br/>Аннотация:<br/>> В работе рассматривает
 ся задача выбора мультимоделей при решении<br/>> задач классификации. Необх
 одимость использования мультимоделей<br/>> возникает при невыполнении гипот
 езы простоты выборки, когда<br/>> важность признаков зависит от их значений
 , а описание в виде одиночной<br/>> обобщенно-линейной модели не позволяет 
 это учесть. <br/><br/>> Мультимодели являются интерпретируемым обобщением с
 лучая<br/>> одиночной модели, однако они могут содержать большое число близ
 ких<br/>> моделей, что ведет к низкому качеству прогноза и потере<br/>> инт
 ерпретируемости. Для решения<br/>> этой проблемы предложен статистический п
 одход к сравнению моделей и <br/>> основанные на нем методы прореживания му
 льтимоделей, позволяющие <br/>> получить адекватную мультимодель, содержащу
 ю попарно <br/>> статистически различимые модели.<br/><br/>> Для статистиче
 ского сравнения <br/>> моделей предложена функция сходства апостериорных ра
 спределений<br/>> параметров моделей. Исследованы свойства предложенной фун
 кции<br/>> сходства, получены результаты об асимптотическом распределении е
 е<br/>> значений для совпадающих обобщенно-линейных моделей. На основании<b
 r/>> этих результатов получены верхняя и нижняя оценки на максимальное<br/>
 > число моделей в адекватной мультимодели. Диагональная оценка<br/>> максим
 ума обоснованности для ковариационной матрицы весов признаков<br/>> использ
 уется для отбора признаков в мультимодели. Доказана<br/>> асимптотическая в
 ырожденность недиагональной оценки максимума<br/>> обоснованности для ковар
 иационной матрицы параметров логистической<br/>> модели. Предложен метод де
 тектирования и учета<br/>> мультиколлинеарности между признаками путем их к
 омбинирования. <br/><br/>> Проведены вычислительные эксперименты, подтвержд
 ающие значимость<br/>> улучшения качества классификации на реальных данных,
  а также <br/>> существенное сокращение числа моделей в мультимоделях. This
  event was imported from: https://rtportal.ru/index.php/kalendar-sobytij/ev
 entdetail/118/-/seminar-smigo-vybor-multimodelej-v-zadachakh-klassifikatsii
 ?tmpl=component
DTSTAMP:20260812T175015Z
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20170321T183000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20170321T200000
SEQUENCE:0
TRANSP:OPAQUE
END:VEVENT
END:VCALENDAR