Alexander Korotin, Vladimir V’yugin, Evgeny Burnaev ; Mixing past predictions. Proceedings of Machine Learning Research (PMLR) 128:171-188 Перейти к публикации
В.В.Вьюгин. Математические основы машинного обучения и прогнозирования, 2018, Изд. МЦНМО, 384с.
(электронная версия 484с. Обновлена 18.04.2020) Загрузить (2.2 MB)
В.В. Вьюгин, В.Г. Труновю Онлайн агрегирование вероятностных прогнозов на основе скорингового правила непрерывной ранжированной вероятности. Информационные процессы, 19, 2, 2019, 92-112 Перейти к публикации
Vladimir V"yugin, Vladimir Trunov. . Online Learning with Continuous Ranked Probability Score, Proceedings of Machine Learning Research V.105:P.163-177.
Перейти к публикацииЗагрузить (472.9 KB)
V’yugin, V. & Trunov, V. Online aggregation of unbounded losses using shifting experts with confidence // Machine Learning. 2019, 108(3), 425-444
https://doi.org/10.1007/s10994-018-5751-z
Перейти к публикацииЗагрузить (1.3 MB)
Alexander Korotin, Vladimir V"yugin, Eugeny Burnaev..Long-Term Online Smoothing Prediction Using Expert Advice arXiv:1711.03194 [cs.LG]
Перейти к публикации
Vladimir V"yugin "Probability free methods for universal portfolio selection", The 2nd International Conference "Mathematical Economics and Finance". 17-18 December 2017, Manchester, UK Загрузить (263.7 KB)
Vladimir V. V"yugin. Online Aggregation of Unbounded Signed Losses Using Shifting Experts, Proceedings of Machine Learning Research 60:1-15, 2017. Перейти к публикации
В.В. Вьюгин, В.Г. Трунов Построение комбинированных финансовых стратегий на основе универсального адаптивного прогнозирования // Автоматика и телемеханика 2016, No. 8, pp. 136–158
Перейти к публикацииЗагрузить (902.4 KB)
В.В. Вьюгин, И.А. Стельмах, В.Г. Трунов. Адаптивный алгоритм отслеживания наилучшей траектории экспертных решений .// Информационные процессы, Том 16, No 3, 2016, стр. 260–280 (V. V. V’yugin, I. A. Stel’makh, and V. G. Trunov. Adaptive Algorithm of Tracking the Best Experts Trajectory. .Journal of Communications Technology and Electronics, 2017, Vol. 62, No. 12, pp. 1434–1447)
Перейти к публикации
В.В. Вьюгин, А.И. Шамсутдинов. Формирование заказов торговой сети с помощью агрегирования специализированных алгоритмов прогнозирования // Информационные процессы. Т.16, No 1, 2016, стр. 72–89
Перейти к публикации
Vladimir V"yugin. VC Dimension, Fat-Shattering Dimension, Rademacher Averages, and Their Applications, in Measures of Complexity. Festschrift for Alexey Chervonenkis. Editors: Vladimir Vovk, Harris Papadopoulos, Alexander Gammerman. 2015. pp. 54-74. eBook ISBN 978-3-319-21852-6, DOI 10.1007/978-3-319-21852-6, Hardcover ISBN 978-3-319-21851-9
Перейти к публикации
V.V.V"yugin ``Lecture Notes on Machine Learning and Prediction"", Moscow, Institute for Information Transmission Problems, 2014, 354p (2015 -- extendend version) Загрузить (1.5 MB)
Adaptive universal trading strategy. Journal of Communications Technology and Electronics. June 2015, Volume 60, Issue 6, pp 658-672. Перейти к публикации
Vladimir V. V’yugin On Stability Property of Probability Laws with Respect to Small Violations of Algorithmic Randomness // Theory Comput Syst (2016) 58:403–423
DOI 10.1007/s00224-015-9632-6 ( arXiv:1409.3865v1 [cs.CC] 12 Sep 2014) Перейти к публикацииЗагрузить (351.5 KB)
Vladimir V. V"yugin, Vladimir G. Trunov "Universal Algorithm for Online Trading Based on the Method of Calibration", arXiv:1205.3767v3 [cs.LG] Перейти к публикации
Vladimir V"yugin "Universal Algorithm for Trading in Stock Market Based on the Method of Calibration" // Lecture Notes in Artificial Intelligence (Lecture Notes in Computer Science) 8139, P. 53-67, 2013., Загрузить (308.7 KB)
Vladimir V. V’yugin, Vladimir G. Trunov. Universal algorithmic trading. Journal of Investment Strategies. V.2 (1), Winter 2012/13 P. 63-–88.
Загрузить (2.5 MB)
V.V.V"yugin On empirical meaning of randomness with respect to parametric families of probability distributions. Theory of Computing Systems, 2012. V.50. pp. 296-312. Загрузить (432.9 KB)
V.V.V"yugin, On Instability of the Ergodic Limit Theorems with Respect to Small Violations of Algorithmic Randomness, Proceedings of the IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2011), St. Petersburg, Russia, August 2011, ISBN 978-1-4577-0594-6, pp.1614-1618 Перейти к публикации
В.В. Вьюгин, В.Г. Трунов. Адаптивное прогнозирование и его применение для технического анализа финансовых инструментов Информационные процессы 11 (1), стр. 46-75, 2011 Перейти к публикации
Vladimir V. V"yugin; Online Learning in Case of Unbounded Losses Using Follow the Perturbed Leader Algorithm. Journal of Machine Learning Research, 12(Jan):241−266, 2011 Перейти к публикации
Об одной реализации алгоритма AdaBoost для решения задач классификации. Сборник трудов «Информационные технологии и системы ИТиС`10», Геленджик, 2010, C.183-188.
Полякова М.С., Трунов В.Г. Вьюгин В.В. Об одной реализации алгоритма AdaBoost lдля решения задач классификации // Информационные технологии и системы 2010 33 Конференция молодых ученых и специалистов ИППИ РАН 20-24 сентября 2010г.
Перейти к публикации
On games of continuous and discrete randomized forecasting // Slides of Talk at GTP 2010: Third Workshop on Game-Theoretic Probability and Related Topics, 21 - 23 June 2010, Royal Holloway, University of London, Egham, Surrey, UK
Загрузить (298 KB)
Машины на опорных векторах (SVM-регрессия) // Слайды к докладу на семинаре «Математические задачи предсказательного моделирования, основанного на данных» (совместно с В.Г.Труновым) Загрузить (2.2 MB)
Машины на опорных векторах (SVM-классификация) // Слайды к докладу на семинаре «Математические задачи предсказательного моделирования, основанного на данных» Загрузить (625.6 KB)
Дискретная математика. Часть 1: Элементы теории множеств. Комбинаторика. Функции алгебры логики. Министерство образования и науки Российской Федерации Государственная классическая академия им. Маймонида. Москва - 2009 Загрузить (390.2 KB)
V. V. V"yugin The Follow Perturbed Leader Algorithm Protected from Unbounded One-Step Losses Slides of Talk at "The 20th International Conference on Algorithmic Learning Theory" University of Porto, Portugal October 3 - 5, 2009 Загрузить (389.8 KB)
V. V. V"yugin Learning Volatility of Discrete Time Series Using Prediction with Expert Advices (Experimental Study) // Slides of Talk at Fifth Symposium on Stochastic Algorithms, Foundations and Applications (SAGA 2009 ), Hokkaido University, Sapporo, Japan October 26 - 28, 2009
Загрузить (2.1 MB)
V. V. V"yugin Learning Volatility of Discrete Time Series Using Prediction with Expert Advices // Slides of Talk at Fifth Symposium on Stochastic Algorithms, Foundations and Applications (SAGA 2009 ), Hokkaido University, Sapporo, Japan October 26 - 28, 2009
Загрузить (1.2 MB)
Coding-invariant Classifcation of Infnite Sequences // 4th International Conference on Logic, Computability and Randomness, June 29th - July 3rd, 2009. Загрузить (70.7 KB)
On games of continuous and discrete randomized forecasting // Dobrushin International
Conference, July 15-20 2009, Moscow, Proceedings, p.173-178, ISBN 978-5-901158-10-4. Загрузить (120.4 KB)
Learning Volatility of Discrete Time Series Using Prediction with Expert Advice // O. Watanabe and T. Zeugmann (Eds.): SAGA 2009, Lecture Notes in Computer Science 5792, pp. 16–30, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009 Загрузить (198 KB)
The Follow Perturbed Leader Algorithm Protected from Unbounded One-Step Losses // R. Gavald`a et al. (Eds.): ALT 2009, Lecture Notes in Artificial Intelligence 5809, pp. 38–52, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009 Загрузить (192.3 KB)
