Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет № 2
Состав работы
|
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Билет №2
Задания:
1) Метод стохастического градиента. Расписать градиентный шаг для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации
2) Постановка задачи многомерной линейной регрессии. Матричная запись
Задания:
1) Метод стохастического градиента. Расписать градиентный шаг для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации
2) Постановка задачи многомерной линейной регрессии. Матричная запись
Дополнительная информация
Уважаемый студент, дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Методы машинного обучения
Вид работы: Экзамен
Оценка: Отлично
Дата оценки: 13.04.2021
Рецензия: Уважаемый,
Ракитский Антон Андреевич
Помогу с вашим вариантом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
Оценена Ваша работа по предмету: Методы машинного обучения
Вид работы: Экзамен
Оценка: Отлично
Дата оценки: 13.04.2021
Рецензия: Уважаемый,
Ракитский Антон Андреевич
Помогу с вашим вариантом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
Похожие материалы
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10
IT-STUDHELP
: 4 ноября 2022
Билет 10
---------------------------
Влпросы:
1) Что такое ядро в SVM? Зачем вводятся ядра? Любая ли функция может быть ядром?
2) Что такое обобщённый алгоритм классификации (надо помнить формулу)? Какие вы знаете частные случаи?
350 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения - Билет 17 2022 г.
Alexey312451
: 18 марта 2024
Билет №17
1)Каков вероятностный смысл регуляризации? Какие типы регуляризаторов Вы знаете?
2)Объяснить связь между длиной кода и вероятностью наблюдаемых (прогнозируемых) данных.
Комментарий: Работа зачтена.
Сдано в 2022 г.
300 руб.
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
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
700 руб.
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
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
1300 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №1
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
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
1000 руб.
Методы машинного обучения. Билет №6
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
Билет №6
1) Что такое правило Хэбба?
2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?
350 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №8
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
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
500 руб.
Методы машинного обучения. Билет №1
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Билет №1
1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации?
2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
350 руб.
Другие работы
Гидравлика и гидропневмопривод Ч.2 ПГУПС 2025 Задача 3 Вариант 6
Z24
: 9 января 2026
ТИПОВАЯ ЗАДАЧА №3.1
«Расчет гидроцилиндра»
Рабочая жидкость плотностью равной ρ = 900 кг/м³ поступает в левую полость гидроцилиндра через дроссель с коэффициентом расхода μ = 0,62 и проходным отверстием диаметром dдр. под избыточным давлением ри; давление на сливе составляет рс (рис. 3). Поршень гидроцилиндра диаметром D под действием разности давлений в левой и правой полостях гидроцилиндра движется слева направо с некоторой скоростью V.
Требуется определить значение силы F, преодолева
200 руб.
Распостранение радиоволн и АФУ. Экзамен. Билет №9
hedgehog
: 21 октября 2014
1. Отражение и преломление радиоволн в ионосфере. Условие отражения волны от слоя ионосферы
2. Критические, максимально применимые и рабочие частоты в ионосферных радиотрассах
3. Решетка наклонного излучения. Принцип действия, диаграмма направленности
100 руб.
Гидравлика и нефтегазовая гидромеханика Хабаровск ТОГУ Задача 38 Вариант 5
Z24
: 25 ноября 2025
Подобрать размеры прямоугольного сечения воздухопровода (сторона a, b), если падении давления на участке длиной l составило Δр. Весовой расход воздуха G. В расчетах принять значение коэффициента гидравлического трения λ=0,025, отношение b/a=2. Плотность воздуха ρ.
150 руб.
Архитектура ЭВМ. Лабораторные работы №4,5. Вариант №1
Леший
: 9 июля 2021
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА N4
ИССЛЕДОВАНИЕ АРИФМЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ
1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ
Получение практических навыков использования операций сложения, вычитания и умножения; освое-ние использования окон Module и Inspect программы TURBO DEBUGGER.
3. ПОДГОТОВКА К РАБОТЕ
3.1. Изучить методические указания.
3.2. Подготовить ответы на контрольные вопросы.
3.3. Проанализировать приведенную ниже програм-му PROG4, написать комментарии ко всем командам сегмента кода, указав при этом тип используемых операндов и с
500 руб.