Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет № 2

Цена:
350 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 57F4BE19-A458-4259-9CA2-78A2469A2B3E.docx [64 KB]

Необходимые программы

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

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

Похожие материалы

Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10
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?
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User IT-STUDHELP : 4 ноября 2022
350 руб.
promo
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения - Билет 17 2022 г.
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.
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User Alexey312451 : 18 марта 2024
300 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»
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. 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 №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 №12
Билет №12 1) Что такое «выбросы»? Как осуществляется фильтрация выбросов в непараметрической регрессии? 2) Что такое «проблема мультиколлинеарности» в задачах многомерной линейной регрессии? Какие есть три подхода к её устранению?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 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

Другие работы

Командообразование.Тест Синергия 2023г (90 баллов)
Сдано на 90баллов в 2023г. Верно 27 из 30 вопросов. Скриншот с отметкой прилагается к работе. Ответы выделены цветом После покупки Вы получите файл с ответами на вопросы которые указаны ниже: 1. Установите последовательность факторов мотивации персонала при формировании команды на этапе приспособления: Тип ответа: Сортировка 1 осуществление положительного и отрицательного подкрепления 2 акцентирование внимания на межличностных отношениях 3 разрешение конфликтов и противоречий 4 п
Синергия МОИ МТИ МосАП Лидерство и формирование команды Тесты
User annaserg : 13 июля 2024
250 руб.
Анализ и совершенствование системы мотивации (на примере Магаданской таможни)
Введение Анализ теорий мотивации Мотивы, стимулы, потребности Первоначальные теории мотивации Содержательные теории мотивации Теория потребностей Маслоу Теория существования, связи и роста Альдерфера Теория приобретенных потребностей Мак Клелланда Теория двух факторов Герцберга Соотношение различных теорий мотивации Процессуальные теории мотивации Теория ожиданий Теория справедливости Адамса Теория Портера-Лоулера Концепция партисипативного управления Практические иследования системы мотивации и
Диплом и связанное с ним Дипломные проекты
User evelin : 23 октября 2012
50 руб.
Химия радиоматериалов - Контрольная (вариант 5) 1-й семестр
Определить падение напряжения в линии электропередач длиной L при температуре То1 , То2 , То3 , если провод имеет сечение S и по нему течет ток I. No вар. Материал То1, С То2, С То3, С L, км S, мм2 I, А 5 Al -50 +20 +50 200 5 40 Определить длину проволоки для намотки проволочного резистора с номиналом R, и допустимой мощностью рассеяния P. No вар. Материал R, Ом P, Вт j, А/мм2 ρ0, мкОм* м 5 Х20Н80 100 100 1,5 1,05
СибГУТИ Химия радиоматериалов Работа Контрольная
User bertone : 26 сентября 2013
50 руб.
Техническая термодинамика и теплопередача ГАУСЗ (ТГСХА) Задача 3 Вариант 27
Показать сравнительным расчётом целесообразность применение пара высоких начальных параметров и низкого конечного давления на примере паросиловой установки, работающей по циклу Ренкина, определив располагаемый теплоперепад, термический КПД цикла и удельный расход пара для двух различных значений начальных и конечных параметров пара. Указать конечное значение степени сухости. Изобразить схему простейшей паросиловой установки и дать краткое описание её работы. Представить цикл Ренкина в диаграм
Задачи Теплотехника
User Z24 : 25 декабря 2025
200 руб.
Техническая термодинамика и теплопередача ГАУСЗ (ТГСХА) Задача 3 Вариант 27
up Наверх