{{Předmět|Dobývání znalostí|Doc. RNDr. Mrázová Iveta, CSc.|NDBI023}}
Požadavky 12/13
výsledná známka = 40% body ze zkoušky, 20% body z dvou písemek, 40% body z úkolů ze cvičení a projektu (včetně bodů ze cvičení, všechny úkoly jsou povinné)
vypracovat projekt
celkem je potreba splnit aspon 56%
terminy v září budou jeden až dva
Zdroje k předmětu
Fisherův test
http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test#Example - odvození, příklad jednostranného
http://oldweb.izip.cz/ds3/hypertext/JZAAA.htm - příklad česky
http://www.quantpsy.org/fisher/fisher.htm - hezké vysvětlení jednostranných a oboustranných testů, kalkulačka
http://graphpad.com/quickcalcs/contingency2/ - ještě jedna kalkulačka pro kontrolu
http://www.stahroun.me.cz/interstat/kategorialni/asociace/fisher/index.htm - spousta zdrojů
chi-kvadrát test
http://mathhelpforum.com/advanced-statistics/44800-two-tailed-chi-squared-tests.html - trošku světla na oboustranné testy
http://stats.stackexchange.com/questions/22347/chi-squared-always-a-one-sided-test - a jeste jednou oboustranné testy
http://itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3674.htm - tabulky
Písemky
Příklady ze cvičení
Algoritmus TDIDT/ID3
http://ksvi.mff.cuni.cz/~mraz/datamining/Cvicenie_DT.pdf
Zvol jeden atribut jako kořen podstromu
Kořen
Vitamín
B (2+, 3-)
<math>-\frac{n_+(Vit(B))}{n(Vit(B))}.log_2\frac {n_+(Vit(B))}{n(Vit(B))} - \frac{n_-(Vit(B))}{n(Vit(B))}.log_2\frac {n_-(Vit(B))}{n(Vit(B))} = - \frac{2}{5}.log_2\frac {2}{5} - \frac{3}{5}.log_2\frac {3}{5} = 0.97</math>
C (4+, 0-)
<math>\dots = 0.0</math> (z "definície"...)
D (3+, 2-)
<math>\dots = 0.97</math>
Entropia: <math>H(Vit) = \frac{0.971*5 + 0*4 + 0.971*5}{14} = 0.6936</math> (vážený priemer)
Velikost rodiny
veľká (2+, 2-)
<math>-\frac{n_+(Rodina(velka))}{m(Rodina(velka))}.log_2\frac {n_+(Rodina(velka))}{n(Rodina(velka))} - \frac{n_-(Rodina(velka))}{n(Rodina(velka))}.log_2\frac {n_-(Rodina(velka))}{n(Rodina(velka))} = 1</math>
stredná (4+, 2-)
<math>\dots = 0.9183</math>
malá (3+, 1-)
<math>\dots = 0.8113</math>
Entropia: <math>H(Rodina)=0.9111</math>
Cvičil
pravidelně (3+, 4-)
<math>\dots = - \frac{3}{7}.log_2\frac {3}{7} - \frac{4}{7}.log_2\frac {4}{7} = 0.985</math>
málo (6+, 1-)
<math>\dots = - \frac{6}{7}.log_2\frac {6}{7} - \frac{1}{7}.log_2\frac {1}{7} = 0.592</math>
Entropia: <math>H(Cvicil) = \frac{0.985*7 + 0.592*7}{14} = 0.7885</math>
Bypass
Entropia: <math>H(Bypass)=0.8922</math>
... budeme teda pokračovať podľa atribútu Vitamín (najmenšia entropia).
Množinu rozdelíme na 3 skupiny (B,C,D). C-čko všetci prežili, máme dve skupiny pre Bcomplex a D - spočítame znovu strednú entropiu (aby sme vedeli, podľa čoho ďalej štiepiť).
B
vyberieme riadky s Bcomplex a robíme to isté
Velikost rodiny
veľká (0, 2-)
<math>\dots = 0</math> (z "definice"...)
stredná (1+, 1-)
<math>\dots = 1</math>
malá (1+, 0)
<math>\dots = 0</math> (z "definice"...)
Entropia: <math>H(Rodina) = \frac{0*2 + 1*2 + 0*1}{5} = 0.4</math>
Cvicil
<math>H(Cvicil)=0</math>
Bypass
<math>H(Bypass)=0.9183</math>
C
...je jasné, tam nik nezomrel...
D
<math>H(Rodina)=0.9183</math> <math>H(Cvicil)=0.9183</math>
<math>H(Bypass)=0</math>
...ďalej sa teda bude štiepiť v Bčku podľa "Cvicil" a v Dčku podľa "Bypass"
Vitamin / | \ B/ C| \D Cviceni + Bypassprav./ m.| a| n\ - + - +
Perceptron
uloha: naucit perceptron rozoznavat body v 2D na 2 skupiny...
popis perceptronu v matlabe: <math>p=[ \begin{matrix} w_1 & w_2 & prah \end{matrix} ]</math>
vyhodnoti sa potom... <math>x=[\begin{matrix} x_1 & x_2 \end{matrix} ]</math> => <math>perc_{recall} = w_1*x_1 + w_2*x_2 + prah*1</math>
...rozsireny vstupny vektor <math>x_1'=[\begin{matrix} x_1 & x_2 & 1 \end{matrix} ]</math>
<math>vystup=hardlim1(p*x_1')</math> (hardlim1(<=0)=0; hardlim1(>0)=1)
inicializacia : <math>p=[ \begin{matrix} 1 1 1 \end{matrix} ]</math>
vstup: <math>A=\left[ \begin{matrix} 1 & 1 & 2 & 3 \\ 1 & 3 & 2 & 1 \end{matrix} \right]</math>
vystup (chceme): <math> c = [ \begin{matrix} 1 & 1 & 0 & 0 \end{matrix} ] </math>
uciaca konstanta <math>a=0.2</math>
ucenie prebieha takto:
vezme sa vzor, ak sedi, nic nerobime
ak najdeme chybu - pricitame/odcitame (pozadovany-skutocny vystup - napr. v priklade <math>y=hardlim1(p*AA); dif=c(3)-y(3)</math>) dany vektor k vaham... <math>(c(3)-y(3))*AA(:,3)</math>
dostavam novy perceptron <math>p1=p+a*((c(3)-y(3))*AA(:,3))'</math>
<math>y1=hardlim1(p1*AA) = [ \begin{matrix} 1 & 1 & 1 & 1 \end{matrix} ]</math>
to je zla matica (ma byt samozrejme [1 1 0 0])- znovu zopakujeme postup...
****<math> p1=[ \begin{matrix} 0.6 & 0.6 & -0.2 \end{matrix} ] => y1=[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1 & 1 \end{matrix} ]</math> ****<math> p2=[ \begin{matrix} 0 & 0.4 & -0.4 \end{matrix} ] => y2=[ \begin{matrix} 0 & 1 & 1 & 0 \end{matrix} ]</math>
*****teraz budeme skusat prvy vektor (ktory je nespravny) ****<math> p3=[ \begin{matrix} 0.2 & 0.6 & -0.2 \end{matrix} ] => y2=[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1 & 1 \end{matrix} ]</math>
... N iteracii (N=?)