- 1 курс
- 2 курс
- 3 курс
- 4 курс
- 5 курс
- 6 курс
Old
Sidebar
courses:data_analysis_and_interpretation:exam
This is an old revision of the document!
Экзамен
Список экзаменационных вопросов
- Проблема обработки данных. Матрица данных. гипотеза компактности и скрытых факторов.
- Структура матрицы данных и задачи обработки. Матрица объект-объект и признак-признак. Расстояние и близость.
- Измерение признаков. Отношения и их представление. Основные проблемы измерений.
- Основные типы шкал. Проблема адекватности. Классификация данных: общая постановка задачи.
- Решающие функции и основные подходы к их построению.
- Классификация данных как статистическая задача.
- Классификация в случае двух нормальных распределений с равными матрицами ковариаций.
- Примеры построения решающих функции для нормальных распределений с равными диагональными матрицами ковариаций.
- Ошибки классификации для случая двух нормальных распределений с равными матрицами ковариаций.
- Апостриорная вероятность отнесения данных к классу (на основе теоремы Байеса) для случая многомерных нормальных распределений.
- Классификация при количестве классов больше двух (нормальное распределение с равными матрицами ковариаций).
- Классификация для случая двух нормальных распределений с разными матрицами ковариаций.
- Линейный дискриминант Фишера.
- Пошаговый дискриминантный анализ.
- Кластерный анализ: общая постановка задачи, определение расстояний между объектами и кластерами, критерии кластеризации.
- Последовательная процедура итеративной оптимизации в задачах кластер-анализа.
- Параллельная процедура кластеризации. Алгоритм К-внутригрупповых средних.
- Алгоритм автоматической классификации на основе алгоритма адаптивного выбора подклассов (АВП).
- Обучаемые классификаторы - детерминистский подход. Вероятность получения линейного разделения классов.
- Построение линейных решающих правил персептронного типа – обучение с коррекцией ошибок.
- Построение линейных решающих функции методом градиентной минимизации функции качества.
- Алгоритмы оценки информативности признаков.
- Метод главных компонент для выбора признаков.
- Факторный анализ: общая модель.
- Структура факторных уравнений. Неоднозначность факторного решения. Метод главных факторов.
- Метод центроидных факторов.
- Проблема оценки значений факторов и виды факторных моделей.
- Оценки общностей и вращение факторов.
- Многомерное шкалирование.
courses/data_analysis_and_interpretation/exam.1547161442.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)
Except where otherwise noted, content on this wiki is licensed under the following license: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
