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 №_______28______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Вибір критерію якості кластерізації.

2. DM. Метод прямого відбору.

3. Скорингова модель в Deductor.

4. DM. Підвищення ефективності алгоритму оберненого розповсюдження помилки.

5. DM. Обмеження застосування регресійних моделей.

6. DM. Структура та принцип роботи 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.

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 №______29_______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Машинні ресурси алгоритмів кластерізації.

2. DM. Метод зворотнього виключення.

3. Прогнозування продаж в Deductor.

4. DM. Алгоритм оберненого розповсюдження помилки.

5. DM. Використання алгоритму прямого відбору.

6. DM. Активаційна функція нейрона.

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 №______30_______

(до модульної контрольної роботи №2)

1. DM.Вибір числа кластерів.

2. DM. Метод послідовного відбору.

3. Задача бінарної класифікації в Deductor (масового розсилання).

4. DM. Алгоритм оберненого розповсюдження помилки.

5. DM. Метод перебору всіх можливих наборів.

6. DM. Критерії оптимізації дерев 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.