Implementacja Zadania 2giego

2024-06-12 15:03:12 +02:00 · 2024-06-12 15:03:12 +02:00 · fbe85fd561
commit fbe85fd561
parent ae7e0510ae
3 changed files with 667 additions and 317 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -1,3 +1,3 @@
-# Spacery losowe po grafach: algorytm wyszukiwania klastrów
+# Zadanie
-Dla dużych grafów istotną informacją jest wykrycie podgrafów, które są silnie ze sobą powiązane. Za pomocą spacerów losowych po grafach zaprojektuj algorytm, który odkrywa strukturę klastrów w grafie (clustering algorithm). Wykorzystaj swój algorytm do wskazania krytycznych wierzchołków, tj. wierzchołków, których usunięcie rozspójnia graf. Przeanalizuj wariant algorytmu dla grafów skierowanych i grafów nieskierowanych.
+Klasyfikacja za pomocą naiwnej metody bayesowskiej (rozkłady ciągłe). Implementacja powinna założyć, że cechy są ciągłe (do wyboru rozkład normalny i jądrowe wygładzenie). Na wejściu oczekiwany jest zbiór, który zawiera p-cech ciągłych, wektor etykiet oraz wektor prawdopodobieństw a priori dla klas. Na wyjściu otrzymujemy prognozowane etykiety oraz prawdopodobieństwa a posteriori. Dodatkową wartością może być wizualizacja obszarów decyzyjnych w przypadku dwóch cech.
--- a/bayes_final.ipynb
+++ b/bayes_final.ipynb
--- a/random_walks.ipynb
+++ b/random_walks.ipynb
`@ -1,3 +1,3 @@`
	`# Spacery losowe po grafach: algorytm wyszukiwania klastrów`	`# Zadanie`

	`Dla dużych grafów istotną informacją jest wykrycie podgrafów, które są silnie ze sobą powiązane. Za pomocą spacerów losowych po grafach zaprojektuj algorytm, który odkrywa strukturę klastrów w grafie (clustering algorithm). Wykorzystaj swój algorytm do wskazania krytycznych wierzchołków, tj. wierzchołków, których usunięcie rozspójnia graf. Przeanalizuj wariant algorytmu dla grafów skierowanych i grafów nieskierowanych.`	`Klasyfikacja za pomocą naiwnej metody bayesowskiej (rozkłady ciągłe). Implementacja powinna założyć, że cechy są ciągłe (do wyboru rozkład normalny i jądrowe wygładzenie). Na wejściu oczekiwany jest zbiór, który zawiera p-cech ciągłych, wektor etykiet oraz wektor prawdopodobieństw a priori dla klas. Na wyjściu otrzymujemy prognozowane etykiety oraz prawdopodobieństwa a posteriori. Dodatkową wartością może być wizualizacja obszarów decyzyjnych w przypadku dwóch cech.`