RPZ
Z OI wiki
(Rozdíly mezi verzemi)
(→Studijní materiály) |
m (→Studijní materiály) |
||
Řádka 27: | Řádka 27: | ||
* [http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/recognition/Exam-questions/ Příklady z minulých testů a zkoušek] | * [http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/recognition/Exam-questions/ Příklady z minulých testů a zkoušek] | ||
* [http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/recognition/zapis_prednasky/ zápisky z přednášek z roku 2001] | * [http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/recognition/zapis_prednasky/ zápisky z přednášek z roku 2001] | ||
- | * [http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/ | + | * [http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html Hezké vysvětlení EM algoritmu] |
== Zkoušky == | == Zkoušky == |
Aktuální verze z 9. 2. 2017, 19:46
|
|
Info o předmětu
- Přednášející: prof. Ing. Jiří Matas, Ph.D.
- Cvičící:
Pravidla předmětu
Studijní materiály
- Oficiální stránka předmětu
- Příklady z minulých testů a zkoušek
- zápisky z přednášek z roku 2001
- Hezké vysvětlení EM algoritmu
Zkoušky
Řešení
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