Tanítóval történ ellenrzött tanulás (Supervised Learning)
|
|
|
- Alexandra Papné
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 anítóval történ ellenrzött tanulás (Supervsed Learnng Bevezetés Az ellenrzött tanulás esetén mndg van nformácón a rendszer ívánt válaszáról A tanítóval történ tanításnál összetartozó be- és menet mntapáro állna rendelezésre A modellünet megpróbálu úgy alaítan hogy mnél obban özelítse a rendszer mödését A tanítás céla tehát a modell strutúráána és/vagy paraméterene olyan módon való változtatása hogy mödése a lehet legsebb mértében téren el a modellezend rendszertl A feladat tehát egy modell-llesztés feladat ( ábra n u Ismeretlen rendszer g(un d Krtérum függvény (dy Modell (u y Paraméter módosító algortmus Neuráls hálózato esetében a modell változtatását a modell-llesztés folyamatát paramétereen eresztül valósítu meg A modell-llesztés feladat általánosan a övetez formában adható meg: a d = g( un függvényapcsolathoz eressü az y = ĝ( u modellt ahol a változtathatóságot bztosító paramétervetor n a zahatáso vetora u a bemenet vetor A feladat tehát az y és a d özött eltérés mnmalzálása a függvényében A mnmalzálás feladatot egy célszeren választott ( d y rtérumfüggvény segítségével végezzü A modell-llesztés alapveten étféleéppen épzelhet el Az explct elárásonál ülön történ az nformácószerzés folyamata a értéelés fázsától míg az mplct elárásonál teratív önavító elárással apu meg az eredményt A m esetünben az utóbb felfogás érdees a továbbaban tehát lyen elárásoal foglalozun Az mplct eláráso abban ülönbözne egymástól hogy a paramétere változtatása mlyen módszerrel történ
2 Krtérumfüggvénye A neuráls hálózatonál alalmazott tanító eláráso az esete nagy részében a hálózat strutúráát nem csa a paraméteret változtatá Ez azt elent hogy egy adott hálózat esetén a megfelel súlytényez alaítása a cél A rtérumfüggvény enne megfelelen a hálózat várt és tényleges menet értéene összhasonlítását végz és enne alapán történ a súlymódosítás A leggyaorbb hbartérum a négyzetes hbartérum amelyet a za várható elenléte matt várható értéént értelmezün: { } = E ( d y ( d y = E ( d y ( d y A négyzetes hbafüggvény önny ezelhetsége mellett egyéb elnyöel s rendelez: alalmazásával az optmumfeladat megoldása általában matematalag edvez lletve a négyzetes hbána a hbatelesítmény révén fza értelmezés s adható Használatosa egyéb hbafüggvénye s mnt például az abszolútérté függvény ülönböz abszolútérté-hatvány függvénye Specáls eseteben alalmazna logartmus hperbolus trgonometrus függvényebl elállított hbafüggvényeet s 3 Gradens alapú szélsérté-eres eláráso A szélsérté-eres elárásoal azt a értéet eressü ahol a rtérumfüggvény szernt gradense zérus: [ ( ] = = Az teratív eláráso úgy változtatá a súlyvetor értéét valamlyen algortmus szernt hogy a fent gradens elére vagy általun meghatározott mértében megözelítse a értéet A gradens alapú eláráso onvergencáa csa vadratus hbafelület esetén bzonyítható am neuráls hálózato esetén csa rtán telesül ezért az eláráso többsége özelít elleg és nem feltétlenül ad ó megoldást Szélsérté-eresés paramétereben lnearzálható modelle esetén A továbbaban a dszrét esetre orlátozzu a tárgyalást A menet a -ad dpllanatban: y = x ( ( ( így a rtérumfüggvény értée ugyanaor: {( } = E{ d ( } p ( + ( R( ( E d( ( x( = ahol R a bemenet orrelácós mátrx p pedg az optmáls menet és a bemenet omponense özött eresztorrelácó vetora (általános esetben mátrxa A gradenst felírva a övetezt apu: ( = = R( ( = ( R( p
3 Az optmáls megoldás a gradenshez tartoz amelyet a Wener-Hopf egyenlet szernt aphatun meg: = R p A legtöbb esetben a bemenet és az optmáls menet statszta ellemz nem smerte olyan mértében hogy a orrelácós mátrxo meghatározható legyene ezért a legtöbb elárás evesebb smeretet gényel vagy valamlyen teratív úton próbál elutn a megoldáshoz Neton módszer A gradens elz felírását: balról megszorozva R ( ( = R ( -gyel átrendezés után a = R ( ( alaot apu amely négyezetes hbafelület esetén egy lépésben szolgáltata a megoldást Ha a hbafelület nem négyzetes aor teratív megoldást alalmazhatun: ( + = ( R ( µ ahol < µ < a tanulás aránytényez A Neton módszer hátránya hogy gényl R smeretét azonban so özelít módszer létez A legmeredeebb let módszer A módszer a negatív gradens rányában ereszed a hbafelületen Az teratív formula: ( + = ( + µ ( ( A µ lépésöz megválasztása függ az R autoorrelácós mátrxtól A onvergenca feltétele: < µ < λ max A lépésöz megválasztásához az R mátrx valamlyen smerete szüséges Soszor elegend az autoorrelácós mátrx nyomána smerete mnthogy az legnagyobb saátérté ennél sebb A fent összefüggés eor így módosul: < µ < tr( R A mátrx nyoma a bemenet értée átlagos négyzetes értéebl becsülhet
4 Konugált gradense módszere Az R = p egyenlet megoldása egyszersíthet a onugált rányo smeretében A onugált rányoat azo a N vetoro elöl amelyere fennáll hogy: R = A { } vetoro lneársan függetlene és egy a paramétere terét feszít bázst alotna A segítségüel a övetez írható fel az optmáls megoldásra: N = = α Ezután defnálhatu a súlymódosító elárást: ahol ( = ( + α ( + ( ( = + α és ( = = N azaz N lépésben elérü az optmumot α meghatározása vagy az R mátrxból történ vagy ha az nem áll rendelezésre (ez az általános eset aor olyan értéet veszün α = arg mnα + α amelyre a hbartérum értée mnmáls { ( ( ( } A { } ezdpontbel negatív gradens ránya ada meg = ( onugált rányo meghatározása teratívan történ A ezdrányt a a övetez rányo pedg az atuáls gradens és a megelz rány lneárs ombnácóaént alaulna : ahol ( + + β + = ( + ( ( + ( ( ( + ( β = Nem vadratus hbafelület esetén az algortmus nem ér el az optmumot N lépésben lyenor célszer az algortmus úrandítása úgy hogy smét meghatározun egy ezdet negatív gradenst A fent eláráso özös ellemze hogy valamlyen nformácót gényelne az R autoorrelácós mátrxról (véve egyes eseteben a onugált gradense módszerét Mvel neuráls hálózatonál az esete nagyobb részében nem áll rendelezésre a ívánt nformácó az R mátrxról ezért több özelít elárás s elteredt amelye a rtérumfüggvény aylor-soros özelítésén alapulna
5 Felírva a rtérumfüggvény aylor-soros özelítését az els három tagra: ahol ( ( ( + ( ( ( ( + ( ( H( ( H = ( ( az ún Hesse-féle mátrx A Hesse-féle mátrx özelítésén alapuló techná (uas-neton methods elteredten alalmazotta LMS algortmus Az LMS algortmus a fentetl eltéren hbartérumént a pllanatny hba négyzetét vesz amvel egy pllanatny dervált épezhet: ( ( ˆ ε ( = = ε ( x( Ezzel a gradens vetorral a legmeredeebb let módszert alalmazva a övetez paramétermódosító összefüggésre utun: ( = ( + ( x( + µε 4 Neuráls hálózato tanítás algortmusa (tanítóval ellenrzött tanítás Neuráls hálózato tanításánál hbartérumént az LMS algortmusnál bevezetett hbartérumot használu mvel a bemenet el statszta ellemz smeretlene így az autoorrelácós mátrx sem smert A továbbaban tehát a övetez hbartérummal dolgozun: ( = ε( = ( d( y( amellyel neuráls hálózato esetén a övetez gradenst épezhetü: ( = ε ( f ( s( x( Hbavsszateresztéses algortmus (Error bacpropagaton A fent eláráso neuráls hálózatoon való alalmazásána bemutatását a többréteg hálózato tanításánál alalmazott hbavsszateresztéses algortmus bemutatásával ezdü A tanítás összefüggése L rétegre A menet réteg esetén: ( L ( L ( L ( L [ ε ( f ( s ] = W ( µ ( [ δ ( ] ( L ( L ( L W ( + = W ( + µ x ( + x
6 A retett rétege esetén: W + ( l ( l ( l ( + = W ( µx ( δ ( l [ ] ( l ( s ( Nl ( l ( l ( l ( = δ δ r ( r ( f r= (l A δ értée az L rétegtl ezdve vsszafelé számítandó Az algortmus az LMS algortmuson alapul amelyben a legmeredeebb let módszert használtu a paramétermódosító összefüggés felírására váz- Neton módszere A módszere a rtérumfüggvény aylor-sorával való özelítésén alapulna: ( ( ( + ( ( ( ( + ( ( H( ( A paramétermódosítás összefüggésére adódó formulát a fent összefüggés derválásával aphatu meg: ( + = ( H( ( ( ( A Hesse-féle mátrx számítása azonban vagy nagyon dgényes vagy az esete nagyobb részében az adato elégtelensége matt lehetetlen ezért az eláráso özelít módszereet alalmazna Neton-Rapshon módszer A módszer a rtérumfüggvény aylor-soros özelítéséne els ét tagát használa fel amelybl a övetez paramétermódosító összefüggést apu: ( = ( Konugált gradense módszere ( ( ( ( ( ( ( ( + Az elzeben már láthattu ezt a módszert így a övetezben az algortmus adu meg a Válasszu meg a ezdet értéeet ( = = ( b Ha ( = aor állítsu le az elárást α értéét: α = arg mnα { ( ( + α( } c Határozzu meg d Végezzü el a súlymódosítást és az ú pontban határozzu meg a gradens értéét Ha az aor állítsu le az elárást e Határozzu meg az ú onugált rányt: ( + + β + =
7 és ( + ( ( + ( ( ( + ( β = f Ha = N aor ezdü az a lépéstl úra ez elárást amennyben nem elégít a hba mértée ülönben = + és folytassu a c lépéstl Levenberg-Maruardt algortmus Az algortmus a Hesse-féle mátrx özelítésén alapul súlymódosító összefüggése ( + = ( ( ( ( + I ( ( ( µ
Méréselmélet: 5. előadás,
5. Modellllesztés (folyt.) Méréselmélet: 5. előadás, 03.03.3. Út az adaptív elárásokhoz: (85) és (88) alapán: W P, ( ( P). Ez utóbb mndkét oldalát megszorozva az mátrxszal: W W ( ( n ). (9) Feltételezve,
Fuzzy Rendszerek és Genetikus Algoritmusok
Fuzzy endszere és Genetus lgortmuso Előadás vázlat előadás Felhasznált Irodalom: Összeállította: armat István Ph.D., egyetem adjuntus ózsa Pál: neárs algebra és alalmazása. Budapest, 99. [] Sajátérté-eladat
Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése
echanzmuso vegyes dnamáána elemzése ntonya Csaba ranslvana Egyetem, nyagsmeret Kar, Brassó. Bevezetés Komple mechanzmuso nemata és dnama mozgásvszonyana elemzése nélülözhetetlen a termétervezés első szaaszaban.
A neurális hálózatok alapjai
A neuráls hálózatok alapja (A Neuráls hálózatok és mszak alkalmazásak cím könyv (ld. források) alapján) 1. Bológa alapok A bológa alapok megsmerése azért fontos, mert nagyon sok egyed neuráls struktúra,
IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17.
IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence 2014. október 17. I. Generatív és dszkrmnatív modellek Korábban megsmerkedtünk a felügyelt tanulással (supervsed learnng). Legyen adott a D = {, y } P =1 tanító halmaz, ahol
ORTOGONÁLIS GÖRBEVONALÚ KOORDINÁTAHÁLÓZAT LÉTREHOZÁSA TETSZŐLEGES PEREMPONTOKKAL ADOTT MERIDIÁNCSATORNÁK ESETÉN. Könözsy László Ph.D.
ORTOGONÁLIS GÖRBEVONALÚ KOORDINÁTAHÁLÓZAT LÉTREHOZÁSA TETSZŐLEGES PEREMPONTOKKAL ADOTT MERIDIÁNCSATORNÁK ESETÉN. BEVEZTÉS Könözsy László Ph.D. hallgató Msolc Egyetem, Áramlás- És Hőtechna Gépe Tanszée
Függvények hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, konvergenciatartomány
Függvénye hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, onvergenciatartomány Taylor-sor, ) Állítsu elő az alábbi függvénye x helyhez tartozó hatványsorát esetleg ülönféle módszereel) éa állapítsu meg a hatványsor
A szita formula és alkalmazásai. Gyakran találkozunk az alábbi kérdéssel, sokszor egy összetett feladat részfeladataként.
A szta formula és alalmazása. Gyaran találozun az alább érdéssel, soszor egy összetett feladat részfeladataént. Tentsün bzonyos A 1,...,A n eseményeet, és számítsu anna a valószínűségét, hogy legalább
1.5.1 Büntető-függvényes módszerek: SUMT, belső, külső büntetőfüggvény
.5 Első derváltat génylő módszerek Az első derváltat génylő módszerek (elsőrendű módszerek, melyek felhasználák a gradens nformácókat, általában hatékonyabbak, mnt a nulladrendű módszerek. Ennek az az
Makroszkopikus emisszió modell validálása és irányítási célfüggvényként való alkalmazásának vizsgálata
Maroszopus emsszó modell valdálása és rányítás célfüggvényént való alalmazásána vzsgálata Csós Alfréd Témavezető: Varga István Közleedés és járműrányítás worshop BME 2011 ISBN 978-963-420-975-1 Bevezetés
CBN szerszámok éltartamának meghatározása mesterséges neurális háló segítségével
CBN szerszámok éltartamának meghatározása mesterséges neuráls háló segítségével Kemény (edzett felületek kalakításának célja az alkatrészeken: szlárdság -, keménység -, kfáradás határ növelése. Edzett
BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK
BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK MÉRNÖKI MATAMATIKA Segédlet a Bessel-függvények témaköréhez a Közlekedésmérnök
Aktív lengéscsillapítás. Szabályozás állapottérben
Atív lengéscsllapítás. Szabályozás állapottérben. A gyaorlat célja Állapotteres tervezés megvalósítása valós dej másodfoú rendszerere. Az állapotteres szabályozó valós dej megvalósítása, a szabályozóör
Support Vector Machines
Support Vector Machnes Ormánd Róbert MA-SZE Mest. Int. Kutatócsoport 2009. február 17. Előadás vázlata Rövd bevezetés a gép tanulásba Bevezetés az SVM tanuló módszerbe Alapötlet Nem szeparálható eset Kernel
Autópálya forgalom károsanyag kibocsátásának modellezése és szabályozása
Autópálya forgalom árosanyag bocsátásána modellezése és szabályozása Csós Alfréd Budapest, 00. Köszönetnylvánítás Ezúton szeretné öszönetet mondan onzulensemne, Varga Istvánna, atől ezdettől fogva rengeteg
I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell
Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem
A klasszikus mechanika elvei
1. fejezet A lasszus mechana elve Vrtuáls muna elve, D'Alembert-elv, Hamlton-elv. Legsebb hatás elve. Lagrangeféle els fajú és másodfajú mozgásegyenlete. Hamlton függvény, anonus egyenlete. Kanonus transzformácó.
Elektrokémia 02. Elektrokémiai cella, Kapocsfeszültség, Elektródpotenciál, Elektromotoros erő. Láng Győző
Eletroéma 02. Eletroéma cella, Kapocsfeszültség, Eletródpotencál, Eletromotoros erő Láng Győző Kéma Intézet, Fza Kéma Tanszé Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Termodnama paramétere TERMODINAMIKAI
Tanuló ó és hibrid információs rendszerek
Tanuló ó és hbrd nformácós rendszere Horváth Gábor I S R G Méréstechna és Informácós Rendszere Tanszé 004 Horváth Gábor Bevezetés Neuráls hálózato Tartalomjegzé elem neurono lasszus neuráls archtetúrá
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intellgenca MI Egyszerű döntés. Tanuljuk meg! Dobroweck Tadeusz Eredcs Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobroweck@mt.bme.hu, http://www.mt.bme.hu/general/staff/tade Neuron doktrna: S.
FILMHANG RESTAURÁLÁS: A NEMLINEÁRIS KOMPENZÁLÁS
FILMHANG RESTAURÁLÁS: A NEMLINEÁRIS KOMPENZÁLÁS EGY GYAKORLATI ALKALMAZÁSA Bakó Tamás, dr. Dabócz Tamás Budapest Mszak és gazdaságtudomány Egyetem, Méréstechnka és Informácós Rendszerek Tanszék e-mal:
Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.
Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan
I. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL
A primitív függvény és a határozatlan integrál 5 I A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL Gyaorlato és feladato ( oldal) I Vizsgáld meg, hogy a övetező függvényene milyen halmazon van primitív
Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem
Eletroém 5. Eletródreó netá Láng Győző Kém Intézet, Fz Kém Tnszé Eötvös Loránd Tudományegyetem Budpest Átlépés polrzáó ( z ) ( e z e ) ( e) S W ,, G G v,, v, z, G G, αzf F ϕ, G G 1 ( α ) zf ϕ zf,,
A feladatok megoldása
A feladato megoldása A hivatozáso C jelölései a i egyenleteire utalna.. feladat A beérezési léps felszíne fölött M magasságban indul a mozgás, esési ideje t = M/g. Ezalatt a labda vízszintesen ut utat,
7. Regisztráció. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (
Kató Zoltán: Ipar Képfeldolgozás 7. Regsztrácó Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafka tanszék SZE (http://www.nf.u-szeged.hu/~kato/teachng/ Kató Zoltán: Ipar Képfeldolgozás Kép mozak agyobb
Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet
Hálózat gazdaságtan jegyzet Kss Károly Mlós, adcs Judt, Nagy Dávd Krsztán Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszé 0. EVEZETÉS... 3 I. HÁLÓZTOS JVK KERESLETOLDLI JELLEMZŐI HÁLÓZTI EXTERNÁLIÁK ÉS KÖVETKEZMÉNYEIK...
Az entrópia statisztikus értelmezése
Az entrópa statsztkus értelmezése A tapasztalat azt mutatja hogy annak ellenére hogy egy gáz molekulá egyed mozgást végeznek vselkedésükben mégs szabályszerűségek vannak. Statsztka jellegű vselkedés szabályok
4 Approximációs algoritmusok szorzatalakú hálózatok esetén
4 Approxmácós algortmusok szorzatalakú hálózatok esetén Az MVA-n alapuló approxmácó (Bard-Schwetzer-módszer): Beérkezés tétel: T () = 1 µ [1+ ( 1) ], =1,...,N Iterácó a következő approxmácó használatával:
Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest
Eletroém 5. Eletródreó netá Láng Győző Kém Intézet, Fz Kém Tnszé Eötvös Loránd Tudományegyetem Budpest Átlépés polrzáó ( z ) ( e z e ) ( e) S W G v,,, G v,,, z ϕ αzf G G, ( ) ϕ zf α G G 1, ϕ αzf G
2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL
01/2008:20236 javított 8.3 2.2.36. AZ IONKONCENRÁCIÓ POENCIOMERIÁ MEGHAÁROZÁA IONZELEKÍ ELEKRÓDOK ALKALMAZÁÁAL Az onszeletív eletród potencálja (E) és a megfelelő on atvtásána (a ) logartmusa özött deáls
A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek
BARA ZOLTÁN A bankköz utalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapacon. A bankköz utalék létező és nem létező versenyhatása a Vsa és a Mastercard ügyek Absztrakt Az előadás 1 rövden átteknt a két bankkártyatársasággal
Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata
Mnősítéses mérőrendszerek képességvzsgálata Vágó Emese, Dr. Kemény Sándor Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Kéma és Környezet Folyamatmérnök Tanszék Az előadás vázlata 1. Mnősítéses mérőrendszerek
A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.
A Secretary problem. Optmáls választás megtalálása. A Szdbád problémáa va egy szté lasszusa tethető talá természetesebb vszot ehezebb változata. Ez a övetező Secretary problem -a evezett érdés: Egy állásra
Ezt kell tudni a 2. ZH-n
Ezt ell tudni a. ZH-n Turányi Tamás ELTE Kémiai Intézet A sebességi együttható nyomásfüggése 1 Sebességi együttható nyomásfüggése 1. unimoleulás bomlás mintareació: H O bomlása H O + M = OH + M uni is
Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?
01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó
Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról
Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Pethő Attla Emlékül Kss Péternek, a rekurzív sorozatok fáradhatatlan kutatójának. 1. Bevezetés Legyenek a, b Z és {1, 1} olyanok, hogy a 2 4b 2) 0, b 2 és ha 1,
Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom
Lneárs regresszó Statsztka I., 4. alkalom Lneárs regresszó Ha két folytonos változó lneárs kapcsolatban van egymással, akkor az egyk segítségével elıre jelezhetjük a másk értékét. Szükségünk van a függı
VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)
VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.
A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege
A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése
Töréskép optimalizálás Elmélet, megvalósítás, alkalmazás
Elmélet, megvalósítás, alkalmazás Készítették: Borbély Dánel Szerkezet-építőmérnök Msc hallgató Borbély Gábor Alkalmazott matematka Msc hallgató Koppány Zoltán Földmérő- és Térnformatka mérnök Msc hallgató
DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK segédlet I. rész
DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK segédlet I. rész DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK.... Jelölések és defnícók.... Út, vágás egy rányított élhalmazban... 4. Maxmáls út mnmáls potencál... 7 4. Mnmáls út maxmáls potencál...
Ó Ó ü ú ú
ü Ü ű Ó Ó ü ú Ó Ó ü ú ú Ó Ó ü ú ú ü Ü ü Ó Ó ú ü ű ü Ó Ó ü ú Ü Ü ü ü Ű Ű ú Ó ü ú ú Ó Ó ú Ö Ó Ó ú Ó Ó ú ü ü ü ü ü Ü Ó Ó ü ü ü ü ü ü Ó Ó ü Ü ú ü Ó Ó Ó Ü ű Ü ü ű Ü Ő Ő ü Ő ú ú ú ü Ó Ó ú Ó Ó Ó ű Ő Ő Ő Ő Ü ú
Ó
Ó Ó Ú Ú Ü Ü Ü Ü Ű Ü ű Ü Ü Ö Ü Ü Ú Ü Ö Ő Ü Ú Ő Ö ű ű ű Ú Ú Ü Ü Ú Ú Ü ű Ü Ő ű Ö Ü Ü ű ű Ü Ü ű Ő ű Ú Ú Ö Ö Ő Ü ű Ü ű ű ű Ü ű Ő Ü Ú ű Ő Ó Ú Ö Ü Ú Ú ű Ü Ü Ü ű Ü ű ű ű Ú Ó ű Ü Ö Ú Ö Ö Ü Ú ű Ú ű Ü Ü Ü Ő ű Ú Ü
ű ű Ó
ű ű ű Ó Ü Ü Ú Ö Ö ű Ó ű ű ű ű Ú Ú Ó ű Ó ű ű ű ű Ó ű Ú Ü Ü ű Ú ű ű Ó Ú Ö ű Ó Ü Ú Ó ű ű ű ű Ú Ó ű ű Ö Ú ű ű Ó ű Ó Ü Ö Ú Ö Ö ű ű Ü Ó Ó Ú Ó Ü Ó Ü Ő ű ű Ú ű ű ű ű ű Ó Ó ű ű ű ű Ú ű ű ű Ó Ú ű Ö ű Ó Ö Ú ű Ó Ú
Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű
Ü Ü ű ű ű Ü ű Ú ű Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű Ö ű ű Ú ű ű ű ű Ö Ú Ü ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű Ü Ú Ú ű Ü ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ü ű ű Ű
ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö
Ö Ú ű ű Ü ű ű Ú ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö ű Ú Ü ű Ú ű ű ű Ú ű ű Ú Ú Ó Ü ű ű Ú Ú Ú Ú ű Ű ű Ó ű Ó Ó ű Ú Ó Ú Ü Ú Ó Ú Ú Ű ű Ö ű ű Ú Ö Ú ű Ö Ú Ö Ú ű ű Ó ű Ú ű ű ű Ö ű ű ű Ó ű ű Ú ű ű Ö ű Ú ű Ó ű Ü Ú Ó ű ű ű Ú Ú Ó
ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű
Ú ű ű ú ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű Ö Ó ú Ü Ü Ó Ő ű ú ú Ö Ö ú ű ú ú ú ű ű ű Ú ú ű ú ű Ö Ő ú ú ú Ü ú ű ű ű ű ű ű Ü ú ű Ú ú ű ú ű ú ú ű ú ú ű ű ú Ö ú ű Ó ú ú ú Ü ű ú ú ú ű Ü ű
A Ga-Bi OLVADÉK TERMODINAMIKAI OPTIMALIZÁLÁSA
A Ga-B OLVADÉK TRMODINAMIKAI OPTIMALIZÁLÁSA Végh Ádám, Mekler Csaba, Dr. Kaptay György, Mskolc gyetem, Khelyezett Nanotechnológa tanszék, Mskolc-3, gyetemváros, Hungary Bay Zoltán Közhasznú Nonproft kft.,
Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása
Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta
s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés
A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,
Periodikus figyelésű készletezési modell megoldása általános feltételek mellett
Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka BME OMIKK LOGISZTIKA 9. k. 4. sz. 2004. júlus augusztus. p. 47 52. Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka Perodkus fgyelésű készletezés modell megoldása általános
Intelligens Rendszerek Elmélete
Intellgens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A mesterséges neuráls hálózatok alapfogalma és meghatározó eleme http://mobl.nk.bmf.hu/tantargyak/re.html Logn név: re jelszó: IRE07 IRE 7/1 Neuráls hálózatok
Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző
lektrokéma 03. Cellareakcó potencálja, elektródreakcó potencálja, Nernst-egyenlet Láng Győző Kéma Intézet, Fzka Kéma Tanszék ötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Cellareakcó Közvetlenül nem mérhető (
Debreceni Egyetem Matematikai Intézet. A StoneWeierstrass-tétel és alkalmazásai
Debreceni Egyetem Matematiai Intézet A StoneWeierstrass-tétel és alalmazásai Témavezet : Dr. Lovas Rezs egyetemi adjuntus Készítette: Kiss Tibor matematius szairány Debrecen 2011 TARTALOMJEGYZÉK 1 Tartalomjegyzé
Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:
ELEKTROKÉMIA GALVÁNCELLÁK ELEKTRÓDOK
LKTOKÉMIA GALVÁNCLLÁK LKTÓDOK GALVÁNCLLÁK - olyan rendszere, amelyeben éma folyamat (vagy oncentrácó egyenlítdés) eletromos áramot termelhet vagy áramforrásból rajtu áramot átbocsátva éma folyamat játszódhat
Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika
Fuzzy rendszerek A fuzzy halmaz és a fuzzy logka A hagyományos kétértékű logka, melyet évezredek óta alkalmazunk a tudományban, és amelyet George Boole (1815-1864) fogalmazott meg matematkalag, azon a
Permutációegyenletekről
Permutációegyenleteről Tuzson Zoltán tanár, Széelyudvarhely Az elemi ombinatoriában n elem egy ermutációján az n darab elem egy meghatározott sorrendjét (sorbarendezését) értjü. Legyen az n darab elem
5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-
5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- FÉLE RELATIVITÁSI ELV m, m,,m r, r,,r r, r,, r 6 db oordáta és sebességompoes 5.. Dama Mozgásegyelete: m r = F F, ahol F jelöl a
Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.
Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt
1. Holtids folyamatok szabályozása
. oltds folyamatok szabályozása Az rányított folyamatok jelentés részét képezk a lassú folyamatok. Ilyenek például az par környezetben található nagy méret kemencék, desztllácós oszlopok, amelyekben valamlyen
Osztályozó algoritmusok vizsgálata
Osztályozó algortmusok vzsgálata Önálló laboratórum beszámoló Készítette: Kollár Nándor Konzulens: Kupcsk András 2009-2-4 Osztályozás A gép tanulás, adatfeldolgozás területének egyk ága az osztályozás,
d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.
Fxponttétel Már a hétköznap életben s gyakran tapasztaltuk, hogy két pont között a távolságot nem feltétlenül a " kettő között egyenes szakasz hossza" adja Pl két település között a távolságot közlekedés
RBF neurális hálózat alkalmazása magasság meghatározására 1
RBF neurális hálózat alalmazása magasság meghatározására 1 Veres Gábor, a Budapesti Mûszai és Gazdaságtudományi Egyetem Általános- és Felsõgeodéziai Tanszé dotorandusza (E-mail: tsoa@sc.bme.hu) Bevezetés
Döntéstámogató módszerek segédlet
Döntéstámogató módszerek segédlet. Jelölések és defnícók.... Út, vágás egy rányított élhalmazban... 4. Maxmáls út mnmáls potencál... 7 4. Mnmáls út maxmáls potencál... 5. Maxmáls folyam mnmáls vágás...
A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató
Otatási Hivatal A 015/016 tanévi Országos Középisolai Tanulmányi Verseny másodi forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értéelési útmutató 1 Egy adott földterület felásását három munás
METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS
METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS Metrológa alapfogalmak A metrológa a mérések tudománya, a mérésekkel kapcsolatos smereteket fogja össze. Méréssel egy objektum valamlyen tulajdonságáról számszerű értéket kapunk.
DUNAI KATALIN *, CSELÉNYI JÓZSEF ** Kiépítendő, nem konvertálható logisztikai erőforrások kapacitásának optimalizálása egy speciális esetben
Bevezetés DUNAI KATALIN *, SELÉNYI JÓZSEF ** Képítendő, nem onvertálható logszta erőforráso apactásána optmalzálása egy specáls esetben apacty optmsaton of non-convertble logstc sources to be developed
3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometra modellezés, alakzatrekonstrukcó, nyomtatás b Háromszöghálók - algortmusok http://cgtbmehu/portal/node/3 https://wwwvkbmehu/kepzes/targyak/viiiav54 Dr Várady Tamás, Dr Salv Péter BME, Vllamosmérnök
A korlátozás programozás alapjai
A korlátozás programozás alapa Kovács András akovacs@mt.bme.hu Bevezetés Ez a segédlet a Mesterséges Intellgenca Labor c. tárgyat felvett hallgatókhoz szól, és feltételez a logka programozás elmélet alapanak,
Speciális függvénysorok: Taylor-sorok
Speciális függvénysoro: Taylor-soro Állítsu elő az alábbi függvénye x 0 0 helyhez tartozó hatványsorát esetleg ülönféle módszereel és állapítsu meg a hatványsor onvergenciatartományát! A cos 5x függvény
Legfontosabb bizonyítandó tételek
Legfontosabb bizonyítandó tétele 1. A binomiális tétel Tetszőleges éttagú ifejezés (binom) bármely nem negatív itevőj ű hatványa polinommá alaítható a övetez ő módon: Az nem más, mint egy olyan n tényezős
A következı oldalakon látható dokumentumok szerzıi jog védelme alatt állnak, mindenféle másolásuk, terjesztésük jogi következményeket von maga után!
A övetezı oldalaon látható doumentumo szerzı jog védelme alatt állna, mndenféle másolásu, terjesztésü jog övetezményeet von maga után! Nylatozat Alulírott Cenzúrázva a Budapest Mősza és Gazdaságtudomány
Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola
Dr. Ratkó István Matematka módszerek orvos alkalmazása 200..08. Magyar Tudomány Napja Gábor Dénes Főskola A valószínűségszámítás és matematka statsztka főskola oktatásakor a hallgatók néha megkérdezk egy-egy
Tizenegyedik gyakorlat: Parciális dierenciálegyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc
Tizenegyedi gyaorlat: Parciális dierenciálegyenlete Dierenciálegyenlete, Földtudomány és Környezettan BSc A parciális dierenciálegyenlete elmélete még a özönséges egyenleteénél is jóval tágabb, így a félévben
Hely és elmozdulás - meghatározás távolságméréssel
Hely és elmozdulás - meghatározás távolságméréssel Bevezetés A repülő szerkezetek repülőgépek, rakéták, stb. helyének ( koordnátának ) meghatározása nem új feladat. Ezt a szakrodalom részletesen taglalja
Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található
Phlosophae Doctores A sorozatban megjelent kötetek lstája a kötet végén található Benedek Gábor Evolúcós gazdaságok szmulácója AKADÉMIAI KIADÓ, BUDAPEST 3 Kadja az Akadéma Kadó, az 795-ben alapított Magyar
Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:
Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések
Algortmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Néhány órával ezelőtt megsmerkedtünk már a Merge Sort rendező algortmussal. A Merge Sort-ról tuduk, hogy a legrosszabb eset dőgénye O(n log n). Tetszőleges
Szárítás során kialakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval
Szárítás során kalakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval Rajkó Róbert 1 Eszes Ferenc 2 Szabó Gábor 1 1 Szeged Tudományegyetem, Szeged Élelmszerpar Főskola Kar Élelmszerpar Műveletek és Környezettechnka
Holtsáv és kotyogás kompenzálása mechanikai irányítási rendszerekben
Holtsáv és otyogás ompenzálása mechaniai irányítási rendszereben A mechaniai irányítására alalmazott lineáris vagy folytonos nemlineáris irányítási algoritmusoal megvalósított szabályozási rendszer tulajdonságait
3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometra modellezés, alakzatrekonstrukcó, nyomtatás 17. 3D Szegmentálás http://cg.t.bme.hu/portal/node/312 https://www.vk.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54 Dr. Várady Tamás, Dr. Salv Péter BME, Vllamosmérnök
8. Programozási tételek felsoroló típusokra
8. Programozás tételek felsoroló típusokra Ha egy adatot elem értékek csoportja reprezentál, akkor az adat feldolgozása ezen értékek feldolgozásából áll. Az lyen adat típusának lényeges jellemzője, hogy
MSc Marketing Szak Logisztikai folyamatok tervezése
Dr. Benő János MSc Maretng Sza Logszta folyamato tervezése (VIZSGASEGÉDLET) LOKA Gödöllő 1. 1/b tétel: Szállítás feladat (4.1) ( = 1...n) ( = 1...m) (4.) f (4.3) r (4.4) f r (4.5) c zmn. Tltótarfa fogalma
Ideális eset: Ehhez képesti k
Kisfeszülts ltségű hálózato veszteségeine tudásalap salapú modellezése Dr. Dán András, aisz Dávid BME Villamos Energetia Tsz. Villamos Műve és Környezet Csoport Nagy stván, Libor József, Szemerei Ádám
Egyenáramú szervomotor modellezése
Egyenáramú szervomotor modellezése. A gyakorlat élja: Az egyenáramú szervomotor mködését leíró modell meghatározása. A modell valdálása számításokkal és szotverejlesztéssel katalógsadatok alapján.. Elmélet
9. LINEÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKJA
9. LINÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKA Az 5. fejezetbe már megmeredtü a leár trazformácóal mt a leár leépezée egy ülölege típuával a 6. fejezetbe pedg megvzgáltu a leár trazformácó mátr-reprezetácóját.
Molekulák szemiklasszikus vizsgálata
Szadolgozat Moleulá szemlasszus vzsgálata írta: Szdarovszy Tamás Témavezető: Dr. Kaufmann Zoltán egyetem docens, ELTE Fza Intézet Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudomány Kar Fza BSc. Sza Budapest,
Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.
Gazdaságtudomán Kar Gazdaságelmélet és Módszertan Intézet Regresszó-számítás. előadás Kvanttatív statsztka módszerek Dr. Varga Beatr Gazdaságtudomán Kar Gazdaságelmélet és Módszertan Intézet Korrelácós
Darupályák ellenőrző mérése
Darupályák ellenőrző mérése A darupályák építésére, szerelésére érvényes 15030-58 MSz szabvány tartalmazza azokat az előírásokat, melyeket a tervezés, építés, műszak átadás során be kell tartan. A geodéza