Оценка границ риска для AdaBoost на реальных наборах данных

ФИО студента: Олехнович Александр Владимирович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Магистр по наукам о данных (заочная) (Магистратура)

Год защиты: 2022

В теории статистического обучения была дана интересная оценка риска для AdaBoost, и границы риска вдохновили алгоритм обучения, который использует более сложные деревья решений, когда в одних и тех же раундах пни решений больше не могут обеспечить прогресс. В книге "Основы машинного обучения" Мехрияра Мохри, Афшина Ростамизаде и Амита Талвалкара дана оценка маржинального риска с явными константами. Цель этой диссертации - оценить этот риск, связанный с реальными наборами данных.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ