Chybějící atributy a postupy pro jejich náhradu

Doplňování chybějících hodnot v kategoriálních datech 2.00

Doplňování chybějících hodnot v kategoriálních datech 2.00 1. Cíle programu Účelem programu je umožnit uživateli doplnění chybějících hodnot v kategoriálních datech. Pro doplnění chybějících hodnot je

odlehlých hodnot pomocí algoritmu k-means

Chybějící a odlehlé hodnoty; odstranění odlehlých hodnot pomocí algoritmu k-means Návod ke druhému cvičení Matěj Holec, holecmat@fel.cvut.cz ZS 2011/2012 Úvod Cílem cvičení je připomenout důležitost předzpracování

Dolování asociačních pravidel

Dolování asociačních pravidel Miloš Trávníček UIFS FIT VUT v Brně Obsah přednášky 1. Proces získávání znalostí 2. Asociační pravidla 3. Dolování asociačních pravidel 4. Algoritmy pro dolování asociačních

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Pravděpodobně skoro správné. PAC učení 1

Pravděpodobně skoro správné (PAC) učení PAC učení 1 Výpočetní teorie strojového učení Věta o ošklivém kačátku. Nechť E je klasifikovaná trénovací množina pro koncept K, který tvoří podmnožinu konečného

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017

Vytěžování dat Filip Železný Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017 Rozhodovací pravidla Strom lze převést na seznam pravidel ve tvaru if podmínky then třída if teplota=horečka

Dolování z textu. Martin Vítek

Dolování z textu Martin Vítek Proč dolovat z textu Obrovské množství materiálu v nestrukturované textové podobě knihy časopisy vědeckéčlánky sborníky konferencí internetové diskuse Proč dolovat z textu

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

Aplikace UNS při rozpoznání obrazů Základní úloha segmentace obrazu rozdělení obrazu do několika významných oblastí klasifikační úloha, clusterová analýza target Metody Kohonenova metoda KSOM Kohonenova

Omezení barevného prostoru

Úpravy obrazu Omezení barevného prostoru Omezení počtu barev v obraze při zachování obrazového vjemu z obrazu Vytváření barevné palety v některých souborových formátech Různé filtry v grafických programech

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky.

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Projekt ESF OP VK reg.č. CZ.1.07/2.2.00/28.0209 Elektronické opory a e-learning pro obory výpočtového

Obr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.

Řešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu pomocí Bayesova klasifikátoru: ata si vizualizujeme (Obr. ). Objem mozkových komor 9 8 7 6 5 pacienti kontroly testovací subjekt 5 6 Objem hipokampu Obr.

Aplikace vytěžování dat

Aplikace vytěžování dat Funkcionalita aplikace Tato sekce popisuje stavájící funkcionalitu aplikace. Stav projektu Aplikace je v současnosti ve fázi prototypu, který lze v relativně krátkém čase 2 měsíců

Lineární klasifikátory

Lineární klasifikátory Lineární klasifikátory obsah: perceptronový algoritmus základní verze varianta perceptronového algoritmu přihrádkový algoritmus podpůrné vektorové stroje Lineární klasifikátor navrhnout

Algoritmizace Dynamické programování. Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010

Dynamické programování Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010 Rozděl a panuj (divide-and-conquer) Rozděl (Divide): Rozděl problém na několik podproblémů tak, aby tyto podproblémy odpovídaly původnímu

Usuzování za neurčitosti

Usuzování za neurčitosti 25.11.2014 8-1 Usuzování za neurčitosti Hypotetické usuzování a zpětná indukce Míry postačitelnosti a nezbytnosti Kombinace důkazů Šíření pravděpodobnosti v inferenčních sítích

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností různých přístrojů a zařízení. (Mechanizace, Automatizace, Komplexní automatizace) Kybernetika je Věda, která zkoumá obecné

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších

Opravný list k diplomové práci ERRATA

Opravný list k diplomové práci ERRATA Str. 36 (kapitola 3.1.8, první řádek): Chybně: (kavkazská populace) Správně: (česká populace) Str. 45 Chybně: Tab. 11: Složení směsi pro jednu Real Time PCR reakci

1 z 16 11.5.2009 11:33 Test: "CIT_04_SLO_30z50" Otázka č. 1 U Mooreova automatu závisí okamžitý výstup Odpověď A: na okamžitém stavu pamětí Odpověď B: na minulém stavu pamětí Odpověď C: na okamžitém stavu

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

Neuronové sítě v DPZ

Univerzita J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Fakulta životního prostředí Neuronové sítě v DPZ Seminární práce z předmětu Dálkový průzkum Země Vypracovali: Jan Lantora Rok: 2006 Zuzana Vašková Neuronové sítě

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence Aplikace umělé inteligence - seminář ING. PETR HÁJEK, PH.D. ÚSTAV SYSTÉMOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A INFORMATIKY

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrické testy hypotéz čast 1 Neparametrické testy hypotéz - úvod Neparametrické testy statistických hypotéz se používají v případech, kdy neznáme rozdělení pozorované

Překladač a jeho struktura

Překladač a jeho struktura Překladače, přednáška č. 1 Šárka Vavrečková Ústav informatiky, FPF SU Opava sarka.vavreckova@fpf.slu.cz http://fpf.slu.cz/ vav10ui Poslední aktualizace: 23. září 2008 Definice

Metody založené na analogii

Metody založené na analogii V neznámé situaci lze použít to řešení, které se osvědčilo v situaci podobné případové usuzování (Case-Based Reasoning CBR) pravidlo nejbližšího souseda (nearest neighbour rule)

Algoritmy a datové struktury

Algoritmy a datové struktury 1 / 34 Obsah přednášky Základní řídící struktury posloupnost příkazů podmínka cyklus s podmínkou na začátku cyklus s podmínkou na konci cyklus s pevným počtem opakování Jednoduchá

Automatické vyhledávání informace a znalosti v elektronických textových datech

Automatické vyhledávání informace a znalosti v elektronických textových datech Jan Žižka Ústav informatiky & SoNet RC PEF, Mendelova universita Brno (Text Mining) Data, informace, znalost Elektronická

Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody

Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody Vypracoval: Ing. Tomáš Nekola Studium: licenční Datum: 21. 1. 2008 Otázka 1. Vypočtěte

Databáze I. 4. přednáška. Helena Palovská

Databáze I 4. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Mapování ER modelu do relačního DB schématu Od 80. let 20. stol. znám algoritmus, implementován v CASE nástrojích Rutinní postup s volbami rozhodnutí

Analytické procedury v systému LISp-Miner

Dobývání znalostí z databází MI-KDD ZS 2011 Přednáška 8 Analytické procedury v systému LISp-Miner Část II. (c) 2011 Ing. M. Šimůnek, Ph.D. KIZI, Fakulta informatiky a statistiky, VŠE Praha Evropský sociální

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P9 SVM Support vector machines Support vector networks (Algoritmus podpůrných vektorů)

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P9 SVM Support vector machines Support vector networks (Algoritmus podpůrných vektorů) Autor: Vladimir Vapnik Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory.

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ Dvě přímky v rovině mohou být: různoběžné - mají jediný společný bod, rovnoběžné různé - nemají společný bod, totožné - mají nekonečně mnoho společných bodů. ŘEŠENÉ

SDĚLENÍ Ministerstva pro místní rozvoj ze dne 12. června 2009

SDĚLENÍ Ministerstva pro místní rozvoj ze dne 12. června 2009 o roztřídění obcí do velikostních kategorií podle počtu obyvatel, o územním rozčlenění obcí seskupením katastrálních území, o výši základních

Direct Digital Synthesis (DDS)

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Direct Digital Synthesis (DDS) Přímá číslicová syntéza Tyto materiály vznikly za podpory

Test č.1 Porozumění zadání úloh

Před zadáním testu je vhodné upozornit studenty na cíl testování, tedy: ověřování srozumitelnost výukových materiálů. A upozornit, že se nejedná o ověřování jejich znalostí. Testy mohou být anonymní. (Pro

Úloha - rozpoznávání číslic

Úloha - rozpoznávání číslic Vojtěch Franc, Tomáš Pajdla a Tomáš Svoboda http://cmp.felk.cvut.cz 27. listopadu 26 Abstrakt Podpůrný text pro cvičení předmětu X33KUI. Vysvětluje tři způsoby rozpoznávání

Konvolučníkódy. MI-AAK(Aritmetika a kódy)

MI-AAK(Aritmetika a kódy) Konvolučníkódy c doc. Ing. Alois Pluháček, CSc., 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Evropský sociální fond Praha&

Kombinatorická minimalizace

Kombinatorická minimalizace Cílem je nalézt globální minimum ve velké diskrétní množině, kde může být mnoho lokálních minim. Úloha obchodního cestujícího Cílem je najít nejkratší cestu, která spojuje všechny

Stavový model a Kalmanův filtr

Stavový model a Kalmanův filtr 2 prosince 23 Stav je veličina, kterou neznáme, ale chtěli bychom znát Dozvídáme se o ní zprostředkovaně prostřednictvím výstupů Příkladem může býapř nějaký zašuměný signál,

Statistická teorie učení

Statistická teorie učení Petr Havel Marek Myslivec přednáška z 9. týdne 1 Úvod Představme si situaci výrobce a zákazníka, který si u výrobce objednal algoritmus rozpoznávání. Zákazník dodal experimentální

Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11

Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11 Program 1. seminární cvičení: základní typy klasifikátorů a jejich princip 2. počítačové cvičení: procvičení na problému rozpoznávání číslic... body za aktivitu

jednoduchá heuristika asymetrické okolí stavový prostor, kde nelze zabloudit připustit zhoršují cí tahy Pokročilé heuristiky

Pokročilé heuristiky jednoduchá heuristika asymetrické stavový prostor, kde nelze zabloudit připustit zhoršují cí tahy pokročilá heuristika symetrické stavový prostor, který vyžaduje řízení 1 2 Paměť pouze

Funkce rostoucí, funkce klesající II

.. Funkce rostoucí, funkce klesající II Předpoklad: Př. : Rozhodni, zda funkce = na následujícím obrázku je rostoucí nebo klesající. = - - - - Pro záporná jde funkce dolů, pro kladná nahoru není ani rostoucí

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz III. PŘÍZNAKOVÁ KLASIFIKACE - ÚVOD PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakový obraz x zpracovávaných

Milí rodiče a prarodiče,

Milí rodiče a prarodiče, chcete pomoci svým dětem, aby se jim dobře počítalo se zlomky? Procvičujte s nimi. Tento text je pokračováním publikace Mami, tati, já těm zlomkům nerozumím. stupeň ZŠ, ve které

Vzdělávací materiál projektu Zlepšení podmínek výuky v ZŠ Sloup

Kód: Vzdělávací materiál projektu Zlepšení podmínek výuky v ZŠ Sloup Název vzdělávacího materiálu Důsledky poruch příjmu potravy Anotace Pracovní list shrnuje negativní důsledky poruch příjmu potravy a

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Autodiagnostika učitele

Autodiagnostika učitele Přednáška PdF MU Jana Kratochvílová Autodiagnostika učitele Co si představíme pod daným pojmem? Autodiagnostika učitele V nejširším smyslu jako způsob poznávání a hodnocení vlastní

Autor práce: Mgr. Romana Klímová ARO, Slezská nemocnice Opava Vedoucí práce: PhDr. Sabina Psennerová, Ph.D. LF, Ostravská univerzita v Ostravě

Autor práce: Mgr. Romana Klímová ARO, Slezská nemocnice Opava Vedoucí práce: PhDr. Sabina Psennerová, Ph.D. LF, Ostravská univerzita v Ostravě Nedílná součást každého operačního zákroku Optimální přístup

Předzpracování dat. Lenka Vysloužilová

Předzpracování dat Lenka Vysloužilová 1 Metodika CRISP-DM (www.crisp-dm.org) Příprava dat Data Preparation příprava dat pro modelování selekce příznaků výběr relevantních příznaků čištění dat získávání

Začátek budování sítě, současný stav, návrh rozvoje, problémy při stavbách dálnice, ekologické aspekty

Začátek budování sítě, současný stav, návrh rozvoje, problémy při stavbách dálnice, ekologické aspekty Daniel Klár, 9. B Základní škola a Mateřská škola Kladno, Norská 2633 Školní rok 2014 2015 Absolventskou

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza SIRET Research Group Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta Karlova Univerzita v Praze Bioinformatika Biologické inspirace

Postup měření při stanovení radonového indexu pozemku

Jak se měří radon Jak se měří radon Postup měření při stanovení radonového indexu pozemku Měřeným parametrem je objemová aktivita radonu 222 Rn v půdním vzduchu. Výsledek je udáván v jednotkách kbq/m 3.

SOUHRNNÉ VÝSLEDKY ZPĚTNÝCH VAZEB NA PACIENTSKÝ PROGRAM AD VITAM

SOUHRNNÉ VÝSLEDKY ZPĚTNÝCH VAZEB NA PACIENTSKÝ PROGRAM AD VITAM 2013 Dotazníkové šetření u pacientů s roztroušenou sklerózou 1. Cíle a způsob provedení dotazníkového šetření Dotazníkové šetření mezi pacienty

Jak postavit nízkoenergetický dům - Průkaz energetické náročnosti nízkoenergetických budov

Jak postavit nízkoenergetický dům - Průkaz energetické náročnosti nízkoenergetických budov Od ledna 2009 je povinnou součástí dokumentace ke stavebnímu povolení (na novostavby i rekonstrukce) Průkaz energetické

SOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ

SOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ Plán a odhady projeku Ing. Ondřej Macek 2013/14 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Příprava plánu projektu 3 Motivace k plánování Průběh projektu Bolest Dobré plánování Špatné

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

OSA Systémová analýza metodika používaná k navrhování a racionalizaci systémů v podmínkách neurčitosti vyšší stupeň operační analýzy Operační analýza (výzkum) soubor metod umožňující řešit rozhodovací,

Jednoznačná identifikace jako předpoklad funkčního e-health. Martin Pavlík

Jednoznačná identifikace jako předpoklad funkčního e-health Martin Pavlík Růst nároků na IT Stárnoucí populace Rostoucí náklady Nedostatek pracovníků Větší nároky na IT Izolovaná datová sila Pacientská

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných

Vytěžování znalostí z dat

Pavel Kordík, Jan Motl (ČVUT FIT) Vytěžování znalostí z dat BI-VZD, 2012, Přednáška 7 1/27 Vytěžování znalostí z dat Pavel Kordík, Jan Motl Department of Computer Systems Faculty of Information Technology

Vyhledávání. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 21.

Vyhledávání doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 21. září 2018 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Vyhledávání 242 / 433 Osnova přednášky

Straumann CARES Visual 8.9

Straumann CARES Visual 8.9 Aktualizace software Co je nového? Verze softwaru 8.9.0. Datum vydání 01. 07. 2014 1. Vylepšení programu Straumann CARES Visual... 2 1.1 Vyhlazení všech protetických indikací...

11. Tabu prohledávání

Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Název školy Gymnázium, Šternberk, Horní nám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šablona III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení materiálu VY_32_INOVACE_Hor017 Vypracoval(a),

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody Ing. Jan Balcárek, Ph.D. vedoucí

Aplikace obrazové fúze pro hledání vad

Marek Vajgl, Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Petra Hoďáková Národní superpočítačové centrum IT4Innovations Divize Ostravské univerzity Ústav pro výzkum a aplikaci fuzzy modelování Ostrava, Česká republika

Integrovaný Ekonomický Systém Účetnictví - IES WIN 2006. Úvod...5

Úvod...5 Přehled funkcí modulu účetnictví...6 Účtový rozvrh...11 Výsledovka...12 Rozvaha...12 Saldokonto...12 Druh dokladu...12 Zpracování daňového dokladu...12 Nastavení zpracování DPH (období, sazeb,

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

Klasifikace hudebních stylů

Klasifikace hudebních stylů Martin Šimonovský (mys7@seznam.cz) Rozpoznávání hudby úloha z oblasti DSP klasifikace dle hudebních stylů

Prodejní ceny zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., platné od 1. ledna 2014 pro zákazníky kategorie Maloodběratel a Domácnost

Prodejní zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., né od 1. ledna 2014 pro zákazníky kategorie Tyto prodejní jsou né pro všechna odběrná místa a pro předací místa souběžného držitele licence na distribuci

ZPRACOVÁNÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU

A - zdroj záření B - záření v atmosféře C - interakce s objektem D - změření záření přístrojem E - přenos, příjem dat F - zpracování dat G - využití informace v aplikaci Typ informace získávaný DPZ - vnitřní

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

[1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem

PRINCIPY OPERAČNÍCH SYSTÉMŮ

Metodický list č. 1 Název tématického celku: Přehled operačních systémů a jejich funkcí Základním cílem tohoto tematického celku je seznámení se s předmětem (vědním oborem) Operační systémy (OS) a se základními

Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram. Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha

Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha Text mining vs. data mining Text mining = data mining na nestrukturovaných textových dokumentech otázka vhodné reprezentace

Prodejní ceny zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., platné od 1. ledna 2015 pro zákazníky kategorie Maloodběratel a Domácnost

Prodejní zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., né od 1. ledna 2015 pro zákazníky kategorie Maloodběratel Tyto prodejní jsou né pro všechna odběrná místa a pro předací místa souběžného držitele licence

Jednoznačná identifikace jako předpoklad funkčního e-health. Matěj Adam

Jednoznačná identifikace jako předpoklad funkčního e-health Matěj Adam Izolovaná datová sila Pacientská data jsou v izolovaných systémech Problém se ale týká i dalších entit: Zdravotničtí pracovníci Dodavatelé

Lokační referenční metody a jejich interpretace ve standardech

Lokační referenční metody a jejich interpretace ve standardech Jiří Plíhal Tento příspěvek by rád na konkrétním příkladu standardu přiblížil referenční metody stanovení polohy a zejména jejich dynamickou

S databázemi se v běžném životě setkáváme velmi často. Uvádíme běžné použití databází velkého rozsahu:

Úvod do databází Základní pojmy Databáze je množina záznamů, kterou shromažďujeme za nějakým konkrétním účelem. Databáze používáme zejména pro ukládání obsáhlých informací. Databázové systémy jsou k dispozici

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma

Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky

Vývojové diagramy - zápis algoritmu

DUM Vyšší odborná škola, Obchodní akademie a Střední odborná škola EKONOM, o. p. s. Algoritmy DUM III/2-T1-1-12 PRG-01A-var1 Téma: Vývojové diagramy - výklad Střední škola Rok: 2012 2013 Varianta: A Zpracoval:

Prodejní ceny zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., platné od 1. ledna 2016 pro zákazníky kategorie Maloodběratel a Domácnost

Prodejní zemního plynu Pražské plynárenské, a. s., né od 1. ledna 2016 pro zákazníky kategorie Maloodběratel Tyto prodejní jsou né pro všechna odběrná místa a pro předací místa souběžného držitele licence

ODR metody Runge-Kutta

ODR metody Runge-Kutta Teorie (velmi stručný výběr z přednášek) Úloha s počátečními podmínkami (Cauchyova) 1 řádu Hledáme aprox řešení Y(x) soustavy obyčejných diferenciálních rovnic 1 řádu kde Y(x) =

GEODETICKÉ VÝPOČTY I.

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 2.ročník GEODETICKÉ VÝPOČTY I. TABELACE FUNKCE LINEÁRNÍ INTERPOLACE TABELACE FUNKCE Tabelace funkce se v minulosti často využívala z důvodu usnadnění

0.1 Úvod do lineární algebry

Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Kartografické modelování. VIII Modelování vzdálenosti

VIII Modelování vzdálenosti jaro 2015 Petr Kubíček kubicek@geogr.muni.cz Laboratory on Geoinformatics and Cartography (LGC) Institute of Geography Masaryk University Czech Republic Vzdálenostní funkce

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních

METODY ŘEŠENÍ ÚLOH MX2M

METODY ŘEŠENÍ ÚLOH MX2M doc. RNDr. Jana Příhonská, Ph.D., jana.prihonska@tul.cz, linka 2370 Rozdělení úloh Podle obsahu, zadání, požadavku Podle využité řešitelské strategie Podle poznávacích procesů Podle

P = 1;3;3; 4; Množiny. Předpoklady:

3218 Množiny Předpoklady: 030201 Př 1: Kolik lidí může v souladu s předpisy cestovat v běžném osobním autě (například Škoda Octavia)? Hledej různé způsoby, jak odpověď vyjádřit 1 způsob: Autem může cestovat

6 Samodružné body a směry afinity

6 Samodružné body a směry afinity Samodružnými body a směry zobrazení rozumíme body a směry, které se v zobrazují samy na sebe. Například otočení R(S má jediný samodružný bod, střed S, anemá žádný samodružný

Přednáška. Správa paměti II. Katedra počítačových systémů FIT, České vysoké učení technické v Praze Jan Trdlička, 2012

Přednáška Správa paměti II. Katedra počítačových systémů FIT, České vysoké učení technické v Praze Jan Trdlička, 2012 Příprava studijního programu Informatika je podporována projektem financovaným z Evropského

PODPROGRAMY PROCEDURY A FUNKCE

PODPROGRAMY PROCEDURY A FUNKCE Programy bez podprogramů Příklady: a) Napište program, který na obrazovku nakreslí čáru složenou ze znaků pomlčka. program Cara; b) Napište program, který na obrazovku nakreslí

4.2.12 Spojování rezistorů I

4.2.2 Spojování rezistorů Předpoklady: 4, 4207, 420 Jde nám o to nahradit dva nebo více rezistorů jedním rezistorem tak, aby nebylo zvenku možné poznat rozdíl. Nová součástka se musí vzhledem ke zbytku

1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11

LU dekompozice Jedná se o rozklad matice A na dvě trojúhelníkové matice L a U, A=LU. Matice L je dolní trojúhelníková s jedničkami na diagonále a matice U je horní trojúhelníková. a a2 a3 a 2 a 22 a 23

Kalibrační proces ve 3D

Kalibrační proces ve 3D FCC průmyslové systémy společnost byla založena v roce 1995 jako součást holdingu FCC dodávky komponent pro průmyslovou automatizaci integrace systémů kontroly výroby, strojového

Obsah přednášky Jaká asi bude chyba modelu na nových datech?

Obsah přednášky Jaká asi bude chyba modelu na nových datech? Chyba modelu Bootstrap Cross Validation Vapnik-Chervonenkisova dimenze 2 Chyba skutečná a trénovací Máme 30 záznamů, rozhodli jsme se na jejich

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 7 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Mgr. Tomáš Kotler I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 7 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 VÝCHOZÍ TEXT A OBRÁZEK K ÚLOZE 1 Je dán rovinný obrazec, v obrázku vyznačený barevnou výplní, který představuje

Network Management Software

Network Management Software Jakým problémům nejčastěji čelí naši zákazníci? Síť se rozšířila a stala se komplexnější Nemají vhodnou metodu bezpečné dokumentace Přídavky, přesuny a změny jsou nákladné a

VÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST

VÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST Induktivní, analytická statistika se snaží odhadnout charakteristiky populace pomocí malého vzorku, který se nazývá VÝBĚR neboli VÝBĚROVÝ SOUBOR. REPREZENTATIVNOST VÝBĚRU:

Náhodné chyby přímých měření

Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ