This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision | Next revision Both sides next revision | ||
courses:data_analysis_and_interpretation:exam [2019/07/11 11:22] andrey.suchkov [Список экзаменационных вопросов] |
courses:data_analysis_and_interpretation:exam [2019/10/07 14:45] andrey.suchkov [Перечень экзаменационных задач] |
||
---|---|---|---|
Line 39: | Line 39: | ||
- Найти расстояние Махалонобиса для двух классов. Найти выражение для средней ошибки классификации этих классов с использованием байесовской решающей функции. | - Найти расстояние Махалонобиса для двух классов. Найти выражение для средней ошибки классификации этих классов с использованием байесовской решающей функции. | ||
- Построить решающее правило для классификации двух классов с разными матрицами ковариации. | - Построить решающее правило для классификации двух классов с разными матрицами ковариации. | ||
- | - 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 $n$ шагов 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 K-средних. | + | - Написать $n$ шагов 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 $\Sigma$. |