Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://new.math.msu.su/news/?nid=252cc55daa647a40771e7656b3baf6b1
Дата изменения: Sun Apr 10 03:54:53 2016 Дата индексирования: Sun Apr 10 03:54:53 2016 Кодировка: Windows-1251 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
08.04.2012 Заседание ММО 10 апреля 2012 г.
А. В. Булинский Аннотация. Считается, что сложные заболевания (такие как диабет, болезнь Альцгеймера и другие) обусловлены как генетическими, так и внешними факторами риска. Очень сложной является задача выявления наиболее значимых наборов факторов, способных вызвать то или иное заболевание. В докладе рассматриваются различные постановки этой задачи. В частности, доказана оптимальность определенных стохастических алгоритмов, опирающихся на кросс-валидацию. Для этого используются варианты законов больших чисел в схеме серий. Большое внимание уделяется многофакторному понижению размерности (MDR-методу), введенному M.D.Ritchie et al. Установлена теорема, дающая обоснование для применения этого метода. Кроме того, получена новая версия метода MDR «с независимым правилом», предложенная докладчиком и его соавторами. Обсуждаются и различные варианты метода логической регрессии, инициированного I.Ruczinski et al., а также возможности современных методов стохастической оптимизации (метод отжига). Затрагиваются также методы машинного обучения. Нами показано, что сочетание техники кросс-валидации, бутстрэпа и некоторых усреднений сглаженных оценок позволяет повысить качество оценивания функции отклика. к списку новостей |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|