Методы машинного обучения.

Методы машинного обучения. Лабораторная работа 1,2,3,4. Python.

Лабораторная работа №1. "Метод k ближайших соседей" 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 и протестировать его на обеих выборках. В качестве отчёта требуется представить работающую программу и таблицу с результатами тестирования для каждого из 10 разби

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

LowCost : 8 января 2021

299 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3

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

ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

holm4enko87 : 21 июля 2025

800 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26

Вариант No26 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 26 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=8. Обучающая последовательность и тестовый объект: 8) (X,Y)={ (5,9,1), (2,9,1), (3,7,1), (8,8,2), (14,4,2), (10,1,2), (12,4,2), (7,7,2), (12,7,2), (9,13,3), (2,14,3), (1,7,3), (5,14,3), (6,6,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(5,6). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2. Весовая функция: 2)

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

IT-STUDHELP : 10 октября 2023

1000 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11

Вариант No11 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 11 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=3. Обучающая последовательность и тестовый объект: 3) (X,Y)={(1,7,1), (3,2,1), (6,8,1), (4,7,1), (9,8,1), (4,5,1), (1,2,1), (14,10,2), (8,12,2), (14,12,2), (11,10,2), (13,8,2), (13,6,2)}: тестовый объект x’=(6,7). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзенов

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

IT-STUDHELP : 10 октября 2023

1000 руб.

Онлайн Тест 6 по дисциплине: Методы машинного обучения.

Вопрос No1 Как называется регрессионная модель, которая является линейной комбинацией функций? Одномерная регрессия. Двумерная регрессия. Трёхмерная регрессия. Многомерная регрессия. Линейная регрессия. Экспоненциальная регрессия. Нелинейная регрессия. Вопрос No2 Что такое непересекающиеся классы в задаче классификации? Случай, когда объекты могут относиться только к одному классу. Случай, когда объекты могут относиться одновременно к нескольким классам. Случай, когда объект

СибГУТИ Методы машинного обучения. Тесты

IT-STUDHELP : 1 октября 2023

490 руб.

Онлайн Тест 5 по дисциплине: Методы машинного обучения.

Вопрос No1 В чём заключается задача кластеризации? Сопоставить объекту номер или наименование класса из заданного множества. Разбиение заданного конечного множества объектов на непересекающиеся множества. Исследование влияния одной или нескольких независимых величин на зависимую. Для заданного множества объектов, описанных конечным числом признаков, уменьшить количество признаков, описывающих объекты, не изменив структуру множества объектов. Определение следующего объекта ряда Х = х1,

СибГУТИ Методы машинного обучения. Тесты

IT-STUDHELP : 1 октября 2023

490 руб.

Онлайн Тест 3 по дисциплине: Методы машинного обучения.

Вопрос No1 К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод наименьших квадратов? Контролируемое обучение. Неконтролируемое обучение. Деревья принятия решений. Логистическая регрессия. Метод ансамблей. Обучение с подкреплением. Вопрос No2 Как называется сеть, состоящая из S, A, R — элементов, с переменной матрицей взаимодействия V, определяемой последовательностью прошлых состояний активности сети? Персептрон. Ансамбль элементов. Ансамбль персептронов. Сеть эл

СибГУТИ Методы машинного обучения. Тесты

IT-STUDHELP : 1 октября 2023

490 руб.

Онлайн Тест 4 по дисциплине: Методы машинного обучения.

Вопрос No1 Как задаётся весовая функция для метода парзеновского окна переменной ширины? Такого вида метода ближайших соседей не существует. Вопрос No2 Как задаётся весовая функция для метода парзеновского окна фиксированной ширины? Такого вида метода ближайших соседей не существует. Вопрос No3 К какой категории алгоритмов машинного обучения относятся наивные байесовские классификаторы? Контролируемое обучение. Неконтролируемое обучение. Деревья принятия решений. Логистическая регр

СибГУТИ Методы машинного обучения. Тесты

IT-STUDHELP : 1 октября 2023

490 руб.

Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04

Контрольная работа Вариант No04 Выбор варианта: N = 4 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=7 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=4 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=8 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 7) (X,Y)={(4,7,1), (4,3,1), (4,8,1), (8,6,2), (14,5,2), (9,4,2), (3,13,3), (8,10,3), (2,7,3)}: тестов

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1300 руб.

Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17

Контрольная работа Вариант No17 Выбор варианта: N = 17 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=9 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=1 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: 9) (X,Y)={(8,4,1), (9,4,1), (4,2,1), (4,1,1), (8,1,1), (11,7,2), (9,4,2), (12,5,2), (14,1,2), (6,12,

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1300 руб.

Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18

Лабораторная работа Задание: 8. Y=X^2/(〖log〗_10 X). Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5. ------------------------------------------------------------------------------ 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются при помощи функции При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

500 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10

Контрольная работа Вариант No10 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)

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1000 руб.

Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18

Контрольная работа Вариант No18 Выбор варианта: N = 18 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=10 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=8 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 10) (X,Y)={(6,5,1), (1,9,1), (1,9,1), (1,6,1), (8,4,1), (14,11,2), (13,13,2), (6,7,2), (12,11,2), (

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1300 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18

Контрольная работа Вариант №18 Выбор варианта: N = 18 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=10 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=8 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 10) (X,Y)={(6,5,1), (1,9,1), (1,9,1), (1,6,1), (8,4,1), (14,11,2), (13,13,2), (6,7,2), (12,11,2), (1

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1000 руб.

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04

Контрольная работа Вариант No04 Выбор варианта: N = 4 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=7 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=4 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=8 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 7) (X,Y)={(4,7,1), (4,3,1), (4,8,1), (8,6,2), (14,5,2), (9,4,2), (3,13,3), (8,10,3), (2,7,3)}: тестов

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

1000 руб.

Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17

Лабораторная работа Задание: 7. Y=1/X+〖log〗_5 X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75. ------------------------------------------------------------------------------ 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются при помощи функции При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее

СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная

IT-STUDHELP : 6 июля 2023

500 руб.

Вход