НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДЕРЖАВНОЇ ПОДАТКОВОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ
Освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавр
Галузь знань 0501 "Інформатика та обчислювальна техніка"
Напрям підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки»
Навчальна дисципліна “Інтелектуальний аналіз даних”
БІЛЕТ №_______2______
(до модульної контрольної роботи №2)
1. DM.Frequent itemset та їх виявлення.
2. DM. Оцінки максимальної правдоподібності.
3. Бутстреп-оцінки.
4. Генерація класифікаторів.
5. DM. Інтерпретація моделі логістичної регресії для поліхотомічної вхідної змінної.
6. DM. Розмір навчаючої вибірки.
Розглянуто і схвалено на засіданні
кафедри систем і методів прийняття рішень,
Протокол № ____ від «___»___________20_ р.
Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа
Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.
ДЕРЖАВНА ПОДАТКОВА СЛУЖБА УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДЕРЖАВНОЇ ПОДАТКОВОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ
Освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавр
Галузь знань 0501 "Інформатика та обчислювальна техніка"
Напрям підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки»
Навчальна дисципліна __“Інтелектуальний аналіз даних”
БІЛЕТ №______3_______
(до модульної контрольної роботи №2)
1. DM.Генерація асоціаційних правил.
2. DM. Пошук кращих підмножин.
3. Витрати помилкової класифікації.
4. Стекінг та метанавчання.
5. DM. Інтерпретація логістичної моделі для неперервної змінної.
6. DM. Регресійне дерево рішень.
Розглянуто і схвалено на засіданні
кафедри систем і методів прийняття рішень,
Протокол № ____ від «___»___________20_ р.
Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа
Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.
ДЕРЖАВНА ПОДАТКОВА СЛУЖБА УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДЕРЖАВНОЇ ПОДАТКОВОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ
Освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавр
Галузь знань 0501 "Інформатика та обчислювальна техніка"
Напрям підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки»
Навчальна дисципліна “Інтелектуальний аналіз даних”
БІЛЕТ №______4_______
(до модульної контрольної роботи №2)
1. DM. Асоціаційні правила.
2. DM. Множинна лінійна регресія.
3. Класифікація з урахуванням витрат.
4. Оцінка ефективності та порівняння моделей.
5. DM. Формула Байєса.
6. DM. Вибір порогу помилки.
Розглянуто і схвалено на засіданні
кафедри систем і методів прийняття рішень,
Протокол № ____ від «___»___________20_ р.
Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа
Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.
ДЕРЖАВНА ПОДАТКОВА СЛУЖБА УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДЕРЖАВНОЇ ПОДАТКОВОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ
Освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавр
Галузь знань 0501 "Інформатика та обчислювальна техніка"
Напрям підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки»
Навчальна дисципліна __“Інтелектуальний аналіз даних”
БІЛЕТ №______5_______
(до модульної контрольної роботи №2)
1. DM.Ієрархічні асоціаційні правила.
2. DM. Модель множинної лінійної регресії.
3. Lift-криві та діаграми.
4. Збурення та комбінування.
5. DM. Структура дерева рішень.
6. DM. Процес навчання нейронної мережі.
Розглянуто і схвалено на засіданні
кафедри систем і методів прийняття рішень,
Протокол № ____ від «___»___________20_ р.
Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа
Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.
ДЕРЖАВНА ПОДАТКОВА СЛУЖБА УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ДЕРЖАВНОЇ ПОДАТКОВОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ
Освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавр
Галузь знань 0501 "Інформатика та обчислювальна техніка"
Напрям підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки»
Навчальна дисципліна _“Інтелектуальний аналіз даних”
БІЛЕТ №_______6______
(до модульної контрольної роботи №2)
1. DM.Аффінітивний аналіз.
2. DM. Оцінка значимості регресійної моделі. t-критерій оцінки значимості регресійної моделі.
3. Gain-діаграми.
4. Узагальнена модель прогнозу
5. DM. Алгоритми побудови дерева рішень.
6. DM. Роль вихідної помилки мережі в процесі навчання.
Розглянуто і схвалено на засіданні
кафедри систем і методів прийняття рішень,
Протокол № ____ від «___»___________20_ р.
Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа
Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.
ДЕРЖАВНА ПОДАТКОВА СЛУЖБА УКРАЇНИ