Fiszki
MATMU K2
Test w formie fiszek Matmu K2
Ilość pytań: 47
Rozwiązywany: 2286 razy
W rozpoznawaniu obrazów twarzy stopa sukcesu to procent
równy sredniej stopy sukcesu dla kazdej osoby w bazie
liczby prawidłowych rozpoznan odniesionych do liczby wszystkich zapytan
liczby prawidłowych rozpoznan odniesionych do liczby wszystkich osób w zapytaniach
liczby prawidłowych rozpoznan odniesionych do liczby wszystkich zapytan
Korekta odległosci zapytania od sredniej cechy w klasie dokonywana jest bo:
zapytania wchodza w obliczenia sredniej klasowej
chcemy uzyskac wieksza dokładnosc numeryczna
zapytania sa w bazie testowej
zapytania wchodza w obliczenia sredniej klasowej
zapytania sa w bazie testowej
Jesli w bazie testowej klasa liczyk elementów, to korekta kwadratu odległosci od sredniej wynosi :
k/(k−1)
((k−1)/k)^2
(k/(k−1))^2
(k/(k−1))^2
Korekte odległosci od sredniej w bazie o zmiennej liczbie k obiektów na klase:
da sie zrealizowac, ale wymagania pamieciowe wzrosna co najmniej dwukrotnie
nie da sie w Pythonie zrealizowac bez petli
da sie zrealizowac, ale obliczenia beda trwac dłuzej niz w przypadku stałego k
da sie zrealizowac, ale obliczenia beda trwac dłuzej niz w przypadku stałego k
Funkcja przywołania ρ(M) okresla:
srednia stope przywołania na klase
jaki ułamek sposród M najblizszych sasiadów przynalezy do tej samej klasy
jaki sredni ułamek wsród M najblizszych sasiadów (w danej mierze odległosci) przynalezy do tej samej klasy
jaki sredni ułamek wsród M najblizszych sasiadów (w danej mierze odległosci) przynalezy do tej samej klasy
Slad macierzy tr [A] ma nastepujace własnosci:
tr [AA^t ] = ||A||F^2
tr [ab^t ] = a^t b dla dow. a, b ∈ R^n
tr [ab^t + b^t a] = 2a^t b dla dow. a, b ∈ R^n
tr [AA^t ] = ||A||F^2
tr [ab^t ] = a^t b dla dow. a, b ∈ R^n
Slad macierzy kowariancji równa sie:
wariancji wewnatrz-klasowej
wariancji
wariancji miedzy-klasowej
wariancji
:
EVD: W = U, Λ = Σ^2
EVD: W = U = V, Λ = Σ
EVD: W = U^t , Λ = Σ
EVD: W = U = V, Λ = Σ
Macierz Y = AXA^t, t−podobna do macierzy X, symetrycznej i nieujemnie okreslonej:
jest asymetryczna
jest symetryczna i nieujemnie okreslona.
jest ujemnie okreslona
jest symetryczna i nieujemnie okreslona.
Rozrzut (scatter) próbek w zbiorze X definiujemy jako
sume kwadratów odległosci miedzy dowolnymi elementami zbioru X
SCATTER(X) = 1/2 SUM x,y∈X p(x)p(y) ||x − y||^2
oczekiwany kwadrat odległosci miedzy dwoma elementami zbioru X
SCATTER(X) = 1/2 SUM x,y∈X p(x)p(y) ||x − y||^2
oczekiwany kwadrat odległosci miedzy dwoma elementami zbioru X
Rozrzut miedzy zbiorami X, Y definiujemy jako:
SCATTER(X, Y ) = 1/2 SUM x∈X SUM y∈Y pX(x) pY (y) ||x − y|| ^2
sume kwadratów odległosci miedzy dowolnymi elementami zbioru X oraz Y
oczekiwany kwadrat odległosci miedzy dwoma elementami zbioru X oraz zbioru Y
SCATTER(X, Y ) = 1/2 SUM x∈X SUM y∈Y pX(x) pY (y) ||x − y|| ^2
oczekiwany kwadrat odległosci miedzy dwoma elementami zbioru X oraz zbioru Y
Sredni rozrzut miedzy-klasowy definiujemy jako
suma rozrzutów miedzy dowolna para klas
oczekiwany rozrzut miedzy dowolna para klas
(sprz.)SCATTER(X) .= 1/2 · SUM(sK k=1) SUM(K l=1) PkPl · SCATTER(Xk, Xl)
oczekiwany rozrzut miedzy dowolna para klas
(sprz.)SCATTER(X) .= 1/2 · SUM(sK k=1) SUM(K l=1) PkPl · SCATTER(Xk, Xl)
Wariancje miedzy-klasowa (between class) definiujemy jako:
sume odchylen srednich klasowych od sredniej globalnej
varb(X) .= SUM Pk ||µk − µk||^ 2
oczekiwany kwadrat odległosci sredniej klasowej od sredniej globalnej
varb(X) .= SUM Pk ||µk − µk||^ 2
oczekiwany kwadrat odległosci sredniej klasowej od sredniej globalnej
:
wariancji
standardowemu odchyleniu
zeru
zeru
symetryczna
jest ortogonalna
ma wiersze i kolumny wzajemnie prostopadłe
symetryczna
jest ortogonalna
ma wiersze i kolumny wzajemnie prostopadłe
Odwrócenie macierzy Fouriera F^N ∈ C^N×N wymaga:
O(N) działan arytmetycznych
N^2 negacji liczb rzeczywistych
N^3 mnozen i dodawan
N^2 negacji liczb rzeczywistych
Dyskretna transformacja Fouriera 2D (DFT2) obrazu X ∈ R^(M×N) jest liniowym odwzorowaniem okreslonym przez macierze FM, FN takie, ze:
F = FN XFM.
F = FM X FN .
F = FM FN X
F = FM X FN .
Odwrotna transformacja Fouriera 2D do transformacji F = FM X FN jest okreslona przez złozenie macierzy:
X = 1/MN FN F FM
X = 1/MN FM FN F
X = 1/MN FM F FN
X = 1/MN FM F FN
FM−n,N−m = (sprz)F m,n
FM−m,n = (sprz)F m,N−n
FM−m,N−n = (sprz)F m,n
FM−m,n = (sprz)F m,N−n
FM−m,N−n = (sprz)F m,n
Rozrzut zbioru SCATTER(X) równa sie:
standardowemu odchyleniu zbioru X
wariancji var(X)
sredniemu odchyleniu odsredniej
wariancji var(X)