Интеллектуальные технологии информационной безопасности

Вариант No10 Контрольная работа Выбор варианта: N = 10 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=2 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1), (9,9,2), (11,2,2), (6,4,2), (10,9,2), (8,6,3)

Вариант №10 Выбор варианта: N = 10 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=2 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1), (9,9,2), (11,2,2), (6,4,2), (10,9,2), (8,6,3), (1,10,3), (9,7,3),

Вариант №19 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 19 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=11. Обучающая последовательность и тестовый объект: 11) (X,Y)={ (7,2,1), (8,1,1), (8,7,1), (8,2,1), (9,9,1), (6,8,1), (13,8,2), (6,1,2),(11,8,2), (4,12,3), (7,14,3), (1,8,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(13,10). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновск

Вариант №19 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 19 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=11. Обучающая последовательность и тестовый объект: 11) (X,Y)={ (7,2,1), (8,1,1), (8,7,1), (8,2,1), (9,9,1), (6,8,1), (13,8,2), (6,1,2),(11,8,2), (4,12,3), (7,14,3), (1,8,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(13,10). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновск

Лабораторная работа No1 «Метод k ближайших соседей» Вариант: 05 Задание на лабораторную работу 1: Суть лабораторной работы заключается в написании классификатора на основе метода k ближайших соседей. Данные из файла необходимо разбить на две выборки, обучающую и тестовую, согласно общепринятым правилам разбиения. На основе этих данных необходимо обучить разработанный классификатор. На обучающей выборке следует подобрать необходимые параметры метода для лучшей точности, а на тестовой выборке од

Лабораторная работа No2 “Решающие деревья” К заданию прилагается файл с данными, содержащим результаты исследований методов обнаружения вторжений. Файл содержит в себе несколько колонок, все они перечислены: columns = ['duration', 'protocol_type', 'service', 'flag', 'src _bytes', 'dst_bytes', 'land', 'wrong_fragment','urgent', 'hot', 'num_failed_logins', 'logged_in', 'num_compromised', 'root_she ll', 'su_attempted', 'num_root', 'num_file_creations', 'num_shells', 'num _access_files', 'num_out

Лабораторная работа No1 «Метод k ближайших соседей» Вариант: 05 Задание на лабораторную работу 1: Суть лабораторной работы заключается в написании классификатора на основе метода k ближайших соседей. Данные из файла необходимо разбить на две выборки, обучающую и тестовую, согласно общепринятым правилам разбиения. На основе этих данных необходимо обучить разработанный классификатор. На обучающей выборке следует подобрать необходимые параметры метода для лучшей точности, а на тестовой выборке од

Контрольная работа по методам классификации Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий. Предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо: 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (методические указания и пример приведены ниже); От вариант

Лабораторная работа No3 “Регрессия” Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода логистической регрессии к заданному набору данных. В набор данных входят 2 файла, в «True» находится информация о правдивых новостных заметках, в «Fake.csv» находится информация о поддельных новостях. Каждый файл состоит из следующих полей: 1. (title) – заголовок статьи; 2. (text) – содержимое статьи; 3. (subject) – тип новости; 4. (date) – дата опубликования стать