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
Основы теплотехники и гидравлики Загорск 1985 Задача 32
Z24
: 20 ноября 2025
Определить КПД котельного агрегата паропроизводительностью Dк при давлении рк и температуре пара tпп, если заданы следующие величины: теплота сгорания топлива Qрн, часовой расход топлива ВТ и температура питательной воды tпв. Кроме того определить для котельного агрегата часовой расход условного топлива.
150 руб.
Термодинамика и теплопередача ТЕХНИЧЕСКАЯ ТЕРМОДИНАМИКА ИрГУПС 2015 Задача 13 Вариант 9
Z24
: 3 декабря 2025
Для идеального цикла газотурбинной установки с изобарным подводом теплоты определить основные параметры рабочего тела в переходных точках цикла, термический КПД, полезную работу, количество подведённой и отведённой теплоты, если в начале сжатия рабочего тела абсолютное давление р1=0,1 МПа и t1=17 ºC. Степень повышения давления в цикле — λ, а температура рабочего тела в конце расширения — t4. Рабочее тело — 1 кг сухого воздуха.
250 руб.
СИНЕРГИЯ - Практикум по исчислению и уплате налогов и сборов Тест 90 баллов 2023 год
Synergy2098
: 17 ноября 2023
СИНЕРГИЯ Практикум по исчислению и уплате налогов и сборов
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО 2023 год
Задания
1. … налоги установлены НК РФ и законами субъектов РФ и вводятся в действие законами субъектов РФ
*Федеральные
* Региональные
*Местные
*Муниципальные
2. … функция налога характеризуется таким экономическом эффектом, как формирование доходов государственного бюджета
*Фискальная
*Регулирующая
*Распределительная
*Контрольная
3. Акциз по подакцизным товарам (за и
228 руб.
Бруй Л.П. Техническая термодинамика ТОГУ Задача 3 Вариант 33
Z24
: 12 января 2026
Расчет цикла Карно применительно к тепловому двигателю
Рабочее тело в цикле Карно — 1 кг сухого воздуха. Предельные температуры рабочего тела в цикле: наибольшая t1, наименьшая t3 (табл.1). Предельные давления рабочего тела в цикле: наибольшее p1, наименьшее p3 (табл.2).
Определить:
1) основные параметры рабочего тела в характерных точках цикла;
2) количество теплоты, подведенное в цикле;
3) количество теплоты, отведенное в цикле;
4) полезную работу, совершенную рабочим телом за ци
350 руб.