Z OI wiki

Obsah 1 Info o předmětu 2 Pravidla předmětu 3 Studijní materiály 4 Zkoušky 5 Řešení

1. semestr 2. semestr 3. semestr 4. semestr 5. semestr 6. semestr Povinné předměty DMA ¤ LAG PR1 ¤ RPH ALG ¤ BP1 ¤ LGR MA2 ¤ PR2 JAG ¤ PSI ¤ SPS APO ¤ BP2 ¤ FYZ OPT SZZ - LS 2012 Inf. a poč. vědy NUM ¤ OSS DS ¤ FLP ¤ ZUI RPZ Počítačové syst. EAM ¤ EM DSP ¤ OSD PKS ¤PSR ¤NVS Softwarové syst. OSS ¤ SI ASS ¤ DS ¤ TUR WA1 Volitelné předměty ACM ¤ EPD ¤ ET1 ¤ FI1 ¤ HI1 ¤ HSD ¤ HT1 ¤ IA+AZK ¤ MME ¤ MMP ¤ MPS ¤ PAP ¤ PPR ¤ PRS ¤ RET ¤ SOJ ¤ UFI Grafický minor PGR ¤ MVR ¤ KMA ¤ MGA ¤ GRT

Info o předmětu

• A4B33RPZ - Rozpoznávání a strojové učení

• Přednášející: prof. Ing. Jiří Matas, Ph.D.

• Cvičící:

Pravidla předmětu

Odkaz na pravidla předmětu

Studijní materiály

• Oficiální stránka předmětu
• Příklady z minulých testů a zkoušek
• zápisky z přednášek z roku 2001
• Hezké vysvětlení EM algoritmu

Zkoušky

zkouska 16.1.2014

Řešení

1.) první příklad MLE

2.) druhý příklad Neyman-Pearson

3.) (citace spoluzaka) řešení je jednoduché - váha třetího vyjde nula hned v prvním kroku > alfa bude nekonečno > po normalizaci bude váha 1 a ostatních 0, protože ten třetí je ve skutečnosti od začátku silný klasifikátor (prof. Matas si hrál na poslední chvíli se zadáním a udělal z toho takhle vtipný příklad)

4.) popsat vyhody nevyhody neuronovych siti a srovnani - cim vic kecu kolem, tim asi lepe