Методы машинного обучения. Билет № 9. Зачетная работа.

Цена:
1800 руб.

Состав работы

material.view.file_icon F9D4CB62-5458-4AFC-B102-BB1D61940AFD.docx [ 24 KB ]
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
  • Microsoft Word

Описание

Билет №9
1) Зачем делается редукция решающих деревьев?
2) Какая функция потерь используется в SVM? В логистической регрессии? Какие ещё функции потерь Вы знаете?

Дополнительная информация

ЗАЧЕТ. Сдано 2019 г.

Похожие материалы

«Методы машинного обучения»
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий. Всем студентам 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 (описание метода можно найти по ссылке). От варианта зависят весовая функция и значение k. 2) Построить классифик
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User Илья272 : 5 ноября 2023
1300 руб.
«Методы машинного обучения»
Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2: 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 подходящая модель линейной регрессии. При помощи полученно
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User Илья272 : 5 ноября 2023
700 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №1
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 1 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=4. Обучающая последовательность и тестовый объект: 4) (X,Y)={(7,9,1), (2,5,1), (5,6,1), (8,6,1), (7,6,1), (7,9,2), (14,7,2), (14,2,2), (6,7,2), (10,3,2), (11,9,2), (9,1,2)}: тестовый объект x’=(12,12). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновского окна фиксированной ши
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 24 ноября 2021
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Билет №6
Билет №6 1) Что такое правило Хэбба? 2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?
СибГУТИ Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 24 ноября 2021
350 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №8
Задание на лабораторную работу Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2: Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 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 подходящая модель линейной регрес
Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
500 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №7
Задание на лабораторную работу Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2: Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 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 подходящая модель линейной регрес
Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
500 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №8
Выбор варианта: N = 8 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=11 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=1 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 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)}
Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Билет №1
Билет №1 1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации? 2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo

Другие работы

Экзамен. Финансы. Вариант №4.Тест. Вариант №5.
Вопрос 1. Бюджетное устройство и бюджетная политика. План: 1. Понятие бюджетного устройства 2. Принципы бюджетной системы Российской Федерации 3. Субъекты бюджетной системы Российской Федерации 4. Понятие, цели и задачи бюджетной политики Выводы Литература Вопрос 2. ВАРИАНТ 5 1. Финансовый результат деятельности предприятия характеризует: а) прибыль или убыток б) выплата заработной платы; в) себестоимость продукции; г) выручка от реализации. 2. План движения денежных средств составляется,
СибГУТИ Финансы Работа Экзаменационная
User rtt20 : 25 января 2015
150 руб.
Некрасов Б.Б. Задачник по гидравлике гидромашинам и гидроприводу Задача 6.6
Определить скорости поршней υп1 и υп2, площади которых одинаковы и равны Sп = 5 см². Штоки поршней нагружены силами F1 = 1 кН и F2 = 0,9 кН. Длина каждой ветви трубопровода от точки М до бака l = 5 м; диаметр трубопровода d = 10 мм; подача насоса Q = 0,2 л/с. Вязкость рабочей жидкости ν = 1 Ст; плотность ρ = 900 кг/м³.
Задачи Гидравлика
User Z24 : 1 января 2026
150 руб.
Некрасов Б.Б. Задачник по гидравлике гидромашинам и гидроприводу Задача 6.6
Решение многокритериальной задачи линейного программирования
Введение 1. Общая постановка многокритериальной задачи линейного программирования. 1.1. Формальная постановка многокритериальной задачи линейного программирования. 1.2. Условие задачи 2. Решение многокритериальной задачи линейного программирования графическим методом 2.1. Формальное условие и сведение к ЗЛП 2.2. Графическое определение -множества 3. Определение Парето-оптимального множества с-методом 3.1. Удаление пассивных ограничений 3.2. Определение -множества с-методом 4. Определение альтерн
Программирование Работа
User VikkiROY : 11 ноября 2012
15 руб.
Лабораторная работа №2 по дисциплине: Основы телекоммуникаций. Вариант 7 (группа 22)
«Факсимильные аппараты» Задание 1. Рассчитать время передачи штрихового изображения одной страницы формата А4, для разных режимов разрешающей способности – стандартной, улучшенной и сверхвысокой ( STANDART, FINE, Super FINE). Модем факсаппарата использует модуляцию, соответствующую Рекомендации V.29 (скорость передачи данных R=9600 бит.с, скорость модуляции B=2400 Бод). Модуляционный код приведен в таблице 6 (1) методических указаний. 2. Изобразить осциллограмму модулированного сигнала на выход
Основы телекоммуникаций ДО СИБГУТИ Работа Лабораторная
User Учеба "Под ключ" : 6 октября 2022
300 руб.
promo
up Наверх