\documentclass[a4paper,12pt]{article}
\usepackage{czech}
\usepackage{epsfig}
\usepackage{my/subfigure}
%\usepackage{times}        #saves space

\usepackage{my/page}
%\Textwidth{16cm}
%\Textheight{24cm}
\Marginwidth{2.5cm}
\Marginheight{1.5cm}


\begin{document}
\title{\bf Vzorek ot�zek pro p�semku z RPZ }
\author{\bf J. Matas }
%   \footnotesize CVSSP, Department of Electronic and Electrical Engineering, 
%                 University of Surrey \\
%   \footnotesize Guildford, Surrey GU2 5XH,United Kingdom \\
%   \footnotesize e-mail: g.matas@ee.surrey.ac.uk
%  }
%   \footnotesize CVSSP, Department of Electronic and Electrical Engineering, 
%                 University of Surrey \\
%   \footnotesize Guildford, Surrey GU2 5XH,United Kingdom \\
\date{}
\maketitle

\begin{enumerate}
\item Definujte st�edn� ztr�tu strategie.
 Definujte v�znam v�ech pou�it�ch symbol�.

\item Kdy nelze rozpozn�vac� �lohu modelovat jako minimalizaci st�edn� ztr�ty,
t.j. jak� jsou omezen� Bayesovsk� �lohy rozpozn�vn�n�?

\item Kde se st�v� rozhodov�n� podle minima st�edn� ztr�ty rozhodov�n�m
      dle minima apostriorn� pravd�podobnosti?

\item Co je to strategie rozhodov�n�? Co je to Bayesovsk� strategie? 

\item Odvo�te tvar diskrimina�n� funkce pro probl�m klasifikace do
      dvou t��d A,B. Rozd�len� pravd�podobnosti ve t��d�ch A i B jsou
      Gaussovsk� se stejnou kovarian�n� matic� C. St�edn� hodnoty se li��.

\item Definujte rozpozn�vac� �lohu se t��dou 'nev�m'  (t.zv. reject option).
      Popi�te Bayesovkou strategii pro tuto �lohu.

\item Jak lze odhadnout ztr�tu strategii a/ se znalosti rozd�len� 
      pravd�podobnosti ve t�id�ch (predpokl�dejme jednotkovou ztr�tovou
      matici a shodn� apriorn� pravd�podobnosti) b/  z tr�novac� mno�iny

\item Co je to Bhattacharyy�v odhad chyby klasifikace? Jakou ma formu
      pro p��pad klasifikace do dvou t��d s norm�ln�m rozd�len�m?

\item  Formulujte  �lohu Neymana-Pearsona. 
       Definujte v�znam v�ech pou�it�ch symbol�.

\item  Formulujte minimaxn� �lohu.
       Definujte v�znam v�ech pou�it�ch symbol�.

\item  Formulujte Waldovu �lohu.
       Definujte v�znam v�ech pou�it�ch symbol�.

\item  Jak� je optim�ln� strategie pro  �lohu Neymana-Pearsona? 
\item  Jak� je optim�ln� strategie pro  minimaxn� �lohu? 
\item  Jak� je re�en� Waldovy �lohy? 

\item  Uka�te, Jak je z�visl� chyba strategie v bayesovsk� �loze
        klasifikace do dvou t��d na zm�n� apriorn�ch pravd�podobnost�?

\item Jak� zn�te pripcipy odhadu parametr�?

\item  Formulujte �lohu odhadu parametr� podle prinicipu maxim�ln�
       v�rohodnosti (maximum likelihood, ML).

\item  Jak zisk�te odhad hustoty pravd�podobnosti metodou Parzenov�ch
      oken?

\item Definujte strategii rozpozn�v�n� podle k nejbli���ch soused�
      (k nearest neighbour rule, k-NN)

\item Uve�te alespo� 5 vlastnost� klasifik�toru dle nejbli���ho souseda
      (1-NN)

\item Jak lze urychlit klasifik�tor typu 1-NN (dle nejbli���ho souseda)?

\item Jak� je asymptotick� odkad chyby klasifik�toru 1-NN (dle nejbli���ho
       souseda)? Co je to asymptotick� odhad chyby?

\item Co je to empirick� ztr�ta (riziko)?

\item Co je to struktur�ln� riziko?

\item Co je to Vapnik-�ervon�nkisova dimenze?

\item Jak postupujeme p�i n�vrhu klasifik�toru podle principu minimalizace
      struktur�n�ho rizika?

\item Jak� je VC dimenze klasifik�toru 1-NN?

\item Jak� je VC dimenze orientovan� nadroviny?

\item Co je to Support Vector Machine?

\item Jak� minimaliza�n� �loha se �e�� p�i u�en�  SVM?

\item Pro� algoritmus u�en� SVM maximalizuje tzv. "margin", t.j.
      minim�ln� vzd�lenost bodu tr�novac� mno�iny od rozd�luj�c� nadroviny?

\item P��znakov� prostor je $R^2$. Jak�m zp�sobem byste hledali 
      kvadratickou rozd�luj� funkci v tomto prostoru? Dok�ete postup
      zobecnit pro $R^3$ �i $R^n$?

\item P��znakov� prostor je $R^2$. Jak�m zp�sobem byste hledali 
      eliptickou rozd�luj� funkci v tomto prostoru? Uva�ujte pouze elipsy
      s osami rovnob�n�mi s osami sou�adnicov�ho syst�mu.

\item Co je to j�drov� funkce? Popi�te u�en� kernel perceptronu.

\item Co je to j�drov� funkce? Jak� j�drov� funkce se b�n� pou�ivaj� 
      p�i u�en� SVM.

\item Kdy m��e algoritmus u�en� vyu��t j�drovou funkci? Pro� se pou�ivaj�
      v metod�ach u�en� j�drov� funkce.
      
\item Co je c�lem v�b�ru p��znak�?

\item ��m se odli�uj� metody extrakce a selekce p��znak�?

\item Jakou vlastnost maj� p��znaky z�skan� pomoc� Karhunen-Loevova
      rozvoje kovarian�n� matice?

\item Jak� p��znaky vol� Fisher�v line�rn� diskriminant?

\item Pro� nelze re�it �lohu selekce p��znak� �pln�m prohled�n�m?

\item Popi�te algoritmus selekce p��znak� metodou Branch-and-Bound.
      Jakou vlastnost mus� spl�ovat odhad chyby klasifikace pro mno�inu
      p��znak�, aby metoda Branch-and-Bound zaru�ila nalezen� optim�ln�
      mno�iny?

\item Formulujte �lohu shlukov�n�. Uve�te z�kladn� typy.

\item Definujte hierarchick� aglomerativn� shlukov�n�. 

\item Jak m��e b�t  v   hierarchick�m aglomerativn� shlukov�n� definov�n
      vzd�lenost mezi shluky na z�klad� znalosti vzd�lenosti jednoliv�ch
      bod�.

\item Popi�te algoritmus k pr�m�r� (k-means).

\item Co je to neuronov� s��? Jak� zn�te z�kladn� typy.
 
\item Popi�te model perceptronu. 

\item Pro kter� rozpozn�vac� �lohy je 
      line�rn� diskrimina�n� funkce optim�ln�m �e�en�m?

\item Popi�te algoritmus u�en� perceptronu. 

\item Jak� rozd�ln� vlastnosti maj� perceptronov� u�en� a 
      u�en� SVM.
      
\item Jak� vlastnosti m� activa�n� funkce v neuronov� s�ti? Uve�te p��klady.

\item Popi�te co nejp�esn�ji algoritmus u�en� dop�edn� neuronov� s�t� metodou zp�tn�ho 
      ���en� (back-propagation). Diskutujte vlastnosti.

\item Porovnejte vlastnosti u�en� p��m� neuronov� s�t� metodou zp�tn�ho ���en�
      (back-propagation) a u�en� klasifik�toru Support Vector Machine.

\item Popi�te princip �innosti rekurentn� s�t�.

\item EM algoritmus, ot�zky 1-6

\item Co je to rela�n� struktura?

\item Co je to form�ln� jazyk?

\item Co je to gramatika?

\item Definujte typy gramatik.

\item Co je to stavov� automat?

\item Formulujte probl�m inference gramatiky

\end{enumerate}
\end{document}



