Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Контрольная работа по методам классификации
1. Постановка задачи
Необходимо реализовать два метода классификации:
1. Метод ближайших k соседей (kNN) с весовой функцией Парзеновского окна.
2. Метод построения дерева решений (CART) с использованием критерия Джини.
Каждый студент работает с индивидуальными данными, определяемыми по последним двум цифрам пароля (в данном случае ‒ N = 03).
Требуется:
- рассчитать свои варианты по формулам;
- построить классификатор для тестовой точки по каждому методу;
- отобразить структуру дерева решений графически;
- сравнить результаты.
2. Расчёт вариантов
Для вычисления номеров выборок и функций используются формулы:
Nв=((N+13)mod11)+1
Nвф=((N+7)mod4)+1
Nвд=((N×N+2)mod11)+1
Подставим N=03:
Параметр Формула Результат
( Nв ) (kNN-выборка) ((3+13) mod 11) + 1 6
( Nвф ) (весовая функция) ((3+7) mod 4) + 1 3 (Парзеновское окно)
( Nвд ) (CART-выборка) ((3×3+2) mod 11) + 1 1
Используем обучающую выборку № 6 для метода kNN и выборку № 1 для дерева CART. Весовая функция ‒ № 3 (Парзеновское окно, h = 0.1).
3. Метод ближайших k соседей (kNN)
3.1. Исходные данные
3.2. Программная реализация
3.3. Результат вычислений
3.4. Графическая визуализация метода kNN
4. Метод решающего дерева (CART)
4.1. Исходные данные
4.2. Алгоритм построения
4.3. Программная часть
4.4. Графическое представление дерева
5. Итоговое сравнение
6. Заключение
Листинг исходного кода
1. Постановка задачи
Необходимо реализовать два метода классификации:
1. Метод ближайших k соседей (kNN) с весовой функцией Парзеновского окна.
2. Метод построения дерева решений (CART) с использованием критерия Джини.
Каждый студент работает с индивидуальными данными, определяемыми по последним двум цифрам пароля (в данном случае ‒ N = 03).
Требуется:
- рассчитать свои варианты по формулам;
- построить классификатор для тестовой точки по каждому методу;
- отобразить структуру дерева решений графически;
- сравнить результаты.
2. Расчёт вариантов
Для вычисления номеров выборок и функций используются формулы:
Nв=((N+13)mod11)+1
Nвф=((N+7)mod4)+1
Nвд=((N×N+2)mod11)+1
Подставим N=03:
Параметр Формула Результат
( Nв ) (kNN-выборка) ((3+13) mod 11) + 1 6
( Nвф ) (весовая функция) ((3+7) mod 4) + 1 3 (Парзеновское окно)
( Nвд ) (CART-выборка) ((3×3+2) mod 11) + 1 1
Используем обучающую выборку № 6 для метода kNN и выборку № 1 для дерева CART. Весовая функция ‒ № 3 (Парзеновское окно, h = 0.1).
3. Метод ближайших k соседей (kNN)
3.1. Исходные данные
3.2. Программная реализация
3.3. Результат вычислений
3.4. Графическая визуализация метода kNN
4. Метод решающего дерева (CART)
4.1. Исходные данные
4.2. Алгоритм построения
4.3. Программная часть
4.4. Графическое представление дерева
5. Итоговое сравнение
6. Заключение
Листинг исходного кода
Дополнительная информация
Зачет без замечаний!
Год сдачи: 2025 г.
Преподаватель: Ракитский А.А.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Год сдачи: 2025 г.
Преподаватель: Ракитский А.А.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 05
SibGUTI2
: 25 июля 2024
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
400 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
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
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
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),
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
Контрольная работа
Вариант No5
Выбор варианта:
N = 5
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=8
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=6
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
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
700 руб.
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №3
«Регрессия»
Цель работы
Построить модель логистической регрессии для бинарной классификации новостей (поддельная/правдивая), провести не менее 10 случайных экспериментов с разбиением 70/30, оценить долю правильных ответов (accuracy), свести результаты в таблицу и проверить работу модели на одном конкретном примере.
1. Загрузка данных и разметка классов
Фрагмент кода:
Результат (из лога):
2. Построение конвейера признаков и модели
Фрагмент кода:
3. Серия из
800 руб.
Лабораторная работа №2 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №2
«Решающие деревья»
Цель работы
Построить и сравнить два классификатора для распознавания типа сетевой атаки по данным KDD: (1) решающее дерево и (2) случайный лес. Использовать разбиение 70/30, кодировать категориальные признаки one-hot, провести перебор гиперпараметров, зафиксировать процент правильности (accuracy) для разных настроек и выбрать лучшие параметры по точности.
1. Загрузка и подготовка данных
Фрагмент кода:
Результаты (из лога).
2. Решающее дерев
800 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №1
«Метод k ближайших соседей»
Цель работы
Цель ‒ реализовать и исследовать классификатор на основе метода k ближайших соседей в взвешенной модификации (NV=1) в соответствии с формулами выбора по Nc. Согласно заданию, веса задаются как w_i=((k+1-i)/k)^q при q ∈ {2,3,4} (Nw=2), а файл данных выбирается по формуле Nf=((Nc+2) mod 5 + 1, что для Nc=03 даёт data1.csv. Данные случайно разбиваются на три равные части; две части используются для обучения, одна ‒ для теста, при
800 руб.
Онлайн Тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности.
IT-STUDHELP
: 29 сентября 2023
Вопрос No1
К основным задачам машинного обучения относятся:
Поиск скрытых закономерностей, генерация новых знаний
Классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности и прогнозирование
Обработка специализированных наборов данных, генерация новых наборов данных, сжатие данных
Повышение точности прогноза по сравнению с некоторой существующей прогнозирующей или решающей моделью, виртуализация данных, оптимизация
Вопрос No2
MSE это
Measure Square Evaluating, оценка квадратичной
700 руб.
Другие работы
Теплотехника Задача 16.52 Вариант 4
Z24
: 14 декабря 2025
Исследовать цикл ДВС с изохорным подводом теплоты, если дано: ta=27 ºC; ра=0,1 МПа; ε — степень сжатия; λ — степень повышения давления (таблица 7); k=1,4. Рабочее тело — воздух.
Ответить на вопрос: чем отличаются процессы приготовления горючей смеси и ее воспламенение в карбюраторных и дизельных двигателях?
240 руб.
Гидравлика ИжГТУ 2007 Задача 3.3 Вариант 6
Z24
: 18 октября 2025
Найти расход Q воды (ν=10-6 м²/c), вытесняемой из бака А в бак B за счет избыточного давления роизб и протекающей по трубопроводу длиной L, диаметром d.
Принять коэффициент сопротивления вентиля равным 5. Вид трубы взять из табл.3.1 на с.24.
Задачу решить графоаналитическим способом.
Найденный расход выразить в м³/c и л/c.
350 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине "Основы визуального программирования"
1231233
: 29 января 2012
Тема: Работа с компонентами TPanel (закладка Standard); TDriveComboBox, TFilterComboBox, TDirectoryListBox, TFileListBox (закладка Win 3.1); Tsplitter, TImage (закладка Additional); TStatusBar (закладка Win32).
ЗАДАНИЕ 1: Создать форму как показано на рисунке 1.
1. Рекомендуемый порядок размещения на форме компонентов TPanel, TDirectoryListBox, TFileListBox и TSplitter:
- Panel1, Panel2 – в верхней и нижней частях клиентской области ;
- DirectoryListBox1– слева на клиентской области
23 руб.
РГР №2. Сечение многогранника плоскостью по методичке Липовки. Вариант №11
Чертежи
: 31 октября 2021
Всё выполнено в программе Компас 3D v16.
Вариант 11. РГР №2. Сечение многогранника плоскостью и натуральная величина сечения.
Это комплексная РГР, состоящая из двух работ.
Задача 1. По данным координатам вершин построить многогранник и задать плоскость общего положения. Определить фигуру сечения многогранника этой плоскостью.
Задача 2. Определить натуральный вид сечения, применяя для этого способ замены плоскостей проекций.
На образце видно что первая работа делается на горизонтальном форма
120 руб.