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 №______24_______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Побудова карти Кохонена.

2. DM. Множинний коефіцієнт детермінації.

3. Налагодження звітів в Deductor.

4. Сезонна компонента.

5. DM. Інтерпретація моделі логістичної регресії для дихотомічної змінної.

6. DM. Особливості формування 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 №_______25______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Вибір числа нейронів карти Кохонена.

2. DM. Регресія з категоріальними вхідними змінними.

3. Розв’язок задач асоціацій в Deductor Studio.

4. Циклічна компонента.

5. DM. Принцип «разделяй и властвуй».

6. DM. Принципи функціонування багатошарового персептрону.

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 №______26_______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Недоліки карти Кохонена.

2. DM. Методи відбору змінних в регресійній моделі.

3. Класифікація множини асоціативних правил.

4. Комбінування розв’язків.

5. DM. Мультиколінеарність.

6. DM. Архітектури нейронних мереж.

Розглянуто і схвалено на засіданні

кафедри систем і методів прийняття рішень,

Протокол № ____ від «___»___________20_ р.

Зав. кафедрою __________________ С.П.Ріппа

Розробник ___________________ Бондаренко Л.М.

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 №______27_______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Алгоритми кластерізації. Проблеми.

2. DM. F-критерій.

3. Реалізація мережі та карти Кохонена в Deductor.

4. Ансамблі моделей. Види ансамблів.

5. DM. Гетероскедастичність.

6. DM. Навчання нейронних мереж як задача оптимізації.

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