Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Dự thảo tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Lựa chọn biến bằng phương pháp Bayes biến phân với dữ liệu lớn

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là đề xuất phương pháp mới khắc phục những hạn chế này, dựa trên phương pháp Bayes biến phân thích nghi với một dạng l1-norm; nghiên cứu mở rộng mô hình này cho trường hợp y là đa biến. | I HÅC QUÈC GIA H NËI TR ÍNG I HÅC KHOA HÅC TÜ NHI N o Thanh Tòng LÜA CHÅN BI N B NG PH ÌNG PH P BAYES BI N PH N VÎI DÚ LI U LÎN Chuy n ng nh Lþ thuy t X c su t v Thèng k To n håc M sè 62.46.01.06 DÜ TH O TÂM T T LU N N TI N S TO N HÅC H NËI 2018 Cæng tr nh ñc ho n th nh t i Tr íng i håc Khoa håc Tü nhi n - i håc Quèc gia H Nëi Ng íi h îng d n khoa håc -PGS.TS. TR N MINH NGÅC -TS. TR N M NH C ÍNG Ph n bi n 1 . Ph n bi n 2 . Ph n bi n 3 . Luªn n s ñc b o v tr îc Hëi çng c p i håc Quèc gia ch m luªn n ti n s håp t i Tr íng i håc Khoa håc Tü nhi n i håc Quèc gia H Nëi v o hçi . gií . ng y . th ng . n m 20 . Câ thº t m hiºu luªn n t i - Th vi n Quèc gia Vi t Nam - Trung t m Thæng tin - Th vi n i håc Quèc gia H Nëi MÐ U Lüa chån mæ h nh l mët b i to n cì b n trong thèng k công nh trong nhi u l nh vüc khoa håc kh c. Gi sû r ng chóng ta ñc cho mët tªp hñp c c mæ h nh ph n nh mët lo t c c c u tróc ti m n ng trong dú li u v nhi m vö l chån trong sè â mët mæ h nh gi i th ch tèt nh t ho c phò hñp nh t vîi dú li u. Câ r t nhi u ph ìng ph p lüa chån mæ h nh nêi ti ng nh ph ìng ph p hñp lþ cüc i ph t ph ìng ph p Bayes ph ìng ph p thüc nghi m. Còng vîi sü ph t triºn cõa khoa håc v cæng ngh nhu c u thüc hi n c c b i to n lîn v phùc t p ng y c ng ñc n ng cao ái häi c n ph i ph t triºn nhúng thuªt to n nhanh phò hñp vîi c c b i to n â. Ph ìng ph p Bayes bi n ph n Variational Bayes VB ra íi nh m gi i quy t nhu c u thi t y u â ñc ph t triºn v ùng döng rëng r i tø giúa nhúng n m 1990. Trong nhi u tr íng hñp ta bi t d ng mæ h nh ho c x c ành ñc c u tróc cõa mæ h nh. Khi â v n c n quan t m l chån bi n cho mæ h nh. Nâ l tr íng hñp c bi t nh ng thæng döng nh t cõa b i to n lüa chån mæ h nh. Gi sû Y l bi n ñc quan t m v X1 X2 . Xp l tªp c c bi n ëc lªp câ thº gi i th ch hay dü o n Y . V n t ra l c n chån lüa c c bi n quan trång tùc l lüa chån mët tªp con tø p bi n â câ nh h ðng nh t n Y º a ra mæ h nh biºu di n tèt nh t mèi quan h giúa Y v c c bi n ñc chån. Möc ti u 1. Mæ h nh hçi quy tuy n