ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Podobné dokumenty
Spolehlivost a diagnostika

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Cvičení 2: Rozhodovací stromy, RBF sítě, vlastní algoritmy v RapidMineru

2. Vícekriteriální a cílové programování

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Lineární regrese ( ) 2

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

IV. MKP vynucené kmitání

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

Optimalizace portfolia

P1: Úvod do experimentálních metod

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

VaR analýza citlivosti, korekce

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

Testování statistických hypotéz

Matematika I, část II

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

P. Girg. 23. listopadu 2012

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

Mocninné řady - sbírka příkladů

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

Zkoušková písemná práce č. 1 z předmětu 01MAB3

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

Téma 11 Prostorová soustava sil

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

Sekvenční logické obvody(lso)

Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Metodický postup pro určení úspor primární energie

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

[ jednotky ] Chyby měření

Nálitky. Obr. 1 Schematický přehled typů nálitků

(3n + 1) 3n Příklady pro samostatnou práci

Úvod do korelační a regresní analýzy

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

Přednáška V. Úvod do teorie odhadu. Pojmy a principy teorie odhadu Nestranné odhady Metoda maximální věrohodnosti Průměr vs.

Chyby přímých měření. Úvod

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

8. Analýza rozptylu.

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

7. Analytická geometrie

III. METODY MĚŘENÍ A ZPRACOVÁNÍ MĚŘENÍ

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

GEOMETRIE I. Pavel Burda

1 Diferenciální počet funkcí jedné reálné proměnné

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

Téma 2 Přímková a rovinná soustava sil

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

8.2.1 Aritmetická posloupnost

Transkript:

ANALÝZA A KLASIFIKACE DA prof. Ig. Jří Holčík, CSc. INVESICE Isttut DO bostatstky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a aalýz

IV. LINEÁRNÍ KLASIFIKACE pokračováí Isttut bostatstky a aalýz

(SUPPOR VECOR MACHINE SVM) SEPARABILNÍ ŘÍDY mějme v učebí možě obrazy x, =,,,, ze dvou leárě separablích klasfkačích tříd ω a ω cílem je určeí parametrů defující hrac y(x) = x + =, jejíž pomocí klasfkátor správě zařadí všechy obrazy z učebí možy Isttut bostatstky a aalýz

přpomeutí: SEPARABILNÍ ŘÍDY vzdáleost jakéhokolv bodu od klasfkačí hrace je d = y(x) Isttut bostatstky a aalýz

SEPARABILNÍ ŘÍDY určeme hodoty váhového vektoru a tak, aby hodota y(x) v ejblžším bodě třídy ω byla rova a pro ω rova - Isttut bostatstky a aalýz

SEPARABILNÍ ŘÍDY máme ochraé klasfkačí pásmo o šířce a chceme ebo také - chceme ajít mmálí za předpokladu, že x x + + + kde t =+ pro ω a t =- pro ω (mmalzace ormy maxmalzuje klasfkačí pásmo) J(, ) = t = pro pro ( x + ), = x ω x ω,,..., Isttut bostatstky a aalýz

SEPARABILNÍ ŘÍDY eleárí kvadratcká optmalzačí úloha se soustavou podmíek formulovaých pomocí leárích erovostí Karushovy-Kuhovy-uckerovy podmíky praví, že pro to musí být splěo L(,, λ) = L(,, λ) = λ, =,,..., λ [t ( x + ) ] kde λ je vektor Lagragových součtelů a L(,, λ) je Lagragova fukce defováa vztahem L(, =, =,,...,,, λ) = λ[t( x + ) ] = Isttut bostatstky a aalýz

SEPARABILNÍ ŘÍDY když se všechy vztahy z předcházející stray dají dohromady dostaeme = = λ = t λ t x = podpůré vektory Isttut bostatstky a aalýz

NESEPARABILNÍ ŘÍDY stále ale platí, že klasfkačí ochraé pásmo je defováo dvěma paralelím adrovam defovaým x + = ± obrazy z tréovací možy patří do ásledujících tří kategorí: obraz leží vě pásma a je správě klasfková [platí podmíka t ( x+ ) =,,,]; obraz leží uvtř pásma a je správě klasfková (čtverečky) [platí pro ě t ( x+ )<]; obraz je chybě klasfková (kolečka) [platí pro ěj t ( x+ )<] Isttut bostatstky a aalýz

NESEPARABILNÍ ŘÍDY všechy tř kategore obrazů mohou být řešey a základě pro daý typ specfckých podmíek t ( x+ ) -ξ pomocí ově zavedeých proměých ξ (tzv. volé proměé - slack varables). Prví kategore je pro ξ =, druhá <ξ a třetí pro ξ >. Cílem ávrhu v tomto případě je vytvořt co ejšrší ochraé pásmo, ale současě mmalzovat počet obrazů s ξ >, což vyjadřuje krtérum se ztrátovou fukcí J(, kde ξ je vektor parametrů ξ a, ξ) = + C I( ξ) = I( ξ ) = ξ ξ > = C je kladá korekčí kostata, která váhuje vlv obou čleů v uvedeém vztahu. Isttut bostatstky a aalýz

NESEPARABILNÍ ŘÍDY optmalzace je obtížá, protože ztrátová fukce je espojtá (díky fukc I( )). V takových případech se proto používá áhradí ztrátová fukce J(,, ξ) = + C a cílem ávrhu je mmalzovat J(,,ξ) za podmíek, že t ( x+ ) -ξ a ξ, =,,,. Problém lze opět řešt pomocí Lagrageovy fukce L(,, ξ, λ, μ) = + C ξ μξ λ[t( x + ) + ξ] = = = = ξ Isttut bostatstky a aalýz

NESEPARABILNÍ ŘÍDY příslušé Karushovy-Kuhovy-uckerovy podmíky jsou L L L ξ λ μ ξ μ = ebo = = ebo [ t ( ) ] x + + ξ =, =,,...,;, λ = λ = ebo C μ, =,,...,; = t λ t x x ; λ ; =, =,,...,; =, =,,...,; Isttut bostatstky a aalýz

NESEPARABILNÍ ŘÍDY z čehož platí požadavek a maxmalzac L(,,λ,ξ,μ) za podmíek μ =, λ = λ λt = ; = C μ λ =, t x, =,,...,; ; Isttut bostatstky a aalýz

VÍCE KLASIFIKAČNÍCH ŘÍD přímé rozšířeí řešeí případu dchotomckého problému podle schématu jeda versus zbytek M dchotomckých úloh; každý klasfkátor je tréová podle schématu s hračí fukcí y (x)> pro obrazy z ω a y (x)< pro všechy ostatí; jeda versus jeda M(M-)/ bárích klasfkátorů klasfkačí schéma používající K bárích klasfkátorů, přčemž jedotlvé shluky obrazů z jedotlvých tříd jsou staovey avrhovatelem a jsou kódováy vektory o délce K, jehož hodoty jsou + ebo -. apř. pro M=4 a K=6 může být taková matce + + + + + + + + + + + Isttut bostatstky a aalýz

Příprava ových učebích materálů pro obor Matematcká bologe je podporováa projektem ESF č. CZ..7/../7.38 VÍCEOBOROVÁ INOVACE SUDIA MAEMAICKÉ BIOLOGIE INVESICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Isttut bostatstky a aalýz