\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}
\section*{\bf RPZ \hfill 26. ledna 2004}
\section*{\bf Jm�no: }

\begin{enumerate}
\item (7 bod�) Vypo��tejte tvar rozd�luj�c� nadplochy klasfik�toru minimalizuj�c�ho chybu 
      klasifikace pro  dv� t��dy, kter� maj� stejnou apriorn� pravd�podobnost a
      norm�ln� rozlo�en� $N(\mu_1,\mathbf{C}_1)$ a $N(\mu_2,\mathbf{C}_2)$ kde:
    $ 
     \mu_1  = \left[ \begin{array}{c}
                  3 \\
                  6 \\
                  \end{array}
               \right]
     \mathbf{C}_1  = \left[ \begin{array}{c c}
                  1/2 & 0 \\
                  0   & 2 \\
                  \end{array}
               \right]
     \mu_2  = \left[ \begin{array}{c}
                  3 \\
                  -2 \\
                  \end{array}
               \right]
     \mathbf{C}_2  = \left[ \begin{array}{c c}
                  1   & 0 \\
                  0   & 1 \\
                  \end{array}
               \right]
    $

     
\item Popi�te algoritmus u�en� perceptronu (4 body). Za jak�ch podm�nek tento algoritmus
      konverguje (1 bod)? V jak�m  maxim�ln�m po�tu krok� (2 body)?

\item (5 bod�) Definujte st�edn� ztr�tu strategie. 
      Definujte v�znam v�ech pou�it�ch symbol�. Co je to Bayesovsk� �loha (1 bod) a
      Bayesovsk� strategie (1 bod).

\item (6 bod�) Uve�te alespo� 5 vlastnost� klasifik�toru dle k nejbli���ch soused�
      (k-NN)

\end{enumerate}
\end{document}

