|
|
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
4 декабря 2019 г. 16:45–17:45, г. Москва, ГЗ МГУ, ауд. 12-24
|
|
|
|
|
|
Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного
моделирования
Е. В. Бурнаев Сколковский институт науки и технологий
|
Количество просмотров: |
Эта страница: | 224 |
|
Аннотация:
Задачи предсказательного моделирования требуют обработки многомерных данных, и из-за т.н. проклятия размерности использование многих методов для их решения затруднено. В
приложениях реальные данные зачастую занимают лишь очень малую часть пространства наблюдений, внутренняя размерность которого существенно ниже размерности самого пространства. Популярной моделью для таких данных является модель многообразия, в соответствии
с которой данные лежат на неизвестном низкоразмерном многообразии (Data Manifold, DM),
встроенном в окружающее высокоразмерное пространство. Задачи предсказательного моделирования, изучаемые в рамках этого предположения, называются задачами оценки многообразий, общей целью которых является обнаружение низкоразмерной структуры многомерных
данных по заданной выборке точек. Если точки выборки порождаются в соответствии с неизвестной вероятностной мерой на DM, возникают статистические задачи оценки многообразий.
В докладе мы представим краткий обзор этих задач, и обозначим некоторые подходы к их
решению.
|
|