This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision Next revision Both sides next revision | ||
courses:data_analysis_and_interpretation:exam [2019/02/27 20:34] andrey.suchkov |
courses:data_analysis_and_interpretation:exam [2019/04/05 08:30] andrey.suchkov |
||
---|---|---|---|
Line 31: | Line 31: | ||
- Оценки общностей и вращение факторов. | - Оценки общностей и вращение факторов. | ||
- Многомерное шкалирование. | - Многомерное шкалирование. | ||
- | ==== Перечень экзаменационных задач ==== | + | ===== Перечень экзаменационных задач ===== |
- Выполнить центрирование и нормирование матрицы данных. | - Выполнить центрирование и нормирование матрицы данных. | ||
- Построить байесовское решающее правило для двух классов для нормального распределения. | - Построить байесовское решающее правило для двух классов для нормального распределения. | ||
Line 41: | Line 41: | ||
- Написать первые 3 шага персептронной процедуры обучения для классификации двух классов $X_1$, $X_2$, состоящих из векторов заданных построчно в матрицах $X_1$, $X_2$. | - Написать первые 3 шага персептронной процедуры обучения для классификации двух классов $X_1$, $X_2$, состоящих из векторов заданных построчно в матрицах $X_1$, $X_2$. | ||
- Определить расстояние между двумя кластерами $C_1$ , $C_2$ по методу ближайшего соседства. | - Определить расстояние между двумя кластерами $C_1$ , $C_2$ по методу ближайшего соседства. | ||
- | - Написать два шага процедуры кластеризации по методу К-средних. | + | - Написать два шага процедуры кластеризации по методу K-средних. |
- Произвести иерархическую кластеризацию данных, заданных построчно в матрице $C$. | - Произвести иерархическую кластеризацию данных, заданных построчно в матрице $C$. | ||
- Найти выражения главных компонент для набора данных с заданной матрицей ковариации $\Sigma$. | - Найти выражения главных компонент для набора данных с заданной матрицей ковариации $\Sigma$. |