Методы машинного обучения. Вариант №7

Цена:
1000 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon Контрольная работа_2.R
material.view.file_icon Контрольная работа.docx
material.view.file_icon Контрольная работа_1.R

Необходимые программы

Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

Контрольная работа по методам классификации
 Выбор варианта: N = 7
 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=10.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
10) (X,Y)={ (6,5,1), (1,9,1), (1,9,1), (1,6,1), (8,4,1), (14,11,2), (13,13,2), (6,7,2), (12,11,2), (13,9,2), (9,7,2)}: тестовый объект x’=(7,3).
 Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3.
 Весовая функция:
 3) — метод парзеновского окна фиксированной ширины , h=0.1.
 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=8.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
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), (2,14,3), (1,7,3), (5,14,3), (6,6,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(5,6).
 Задание:
 Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.

Дополнительная информация

Оценка: Зачет
Дата оценки: 15.11.2021

Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
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
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
500 руб.
promo
«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
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
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?
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
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?
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)}
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?
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo
Вариант 2. Проекционное черчение. Работа 1
Вариант 2. Проекционное черчение. Работа 1 Выполнить ассоциативный чертеж в программе КОМПАС-3D. Задание выполняется на листе формата А3, оформленном в соответствии с ГОСТ 2.301-68. Порядок действий 1) изучить правила построения изображений (ГОСТ 2.305-2008), общие правила нанесения размеров (ГОСТ 2.307-2011); 2) прочитать заданный чертеж по выданному заданию; 3) создать модель детали; 4) выполнить необходимые простые разрезы; 5) нанести размеры и осевые линии; 6)заполнить основную надпись.
User coolns : 17 июля 2025
150 руб.
Вариант 2. Проекционное черчение. Работа 1
Разработка комплекса маркетинга по товару (mp3-плеер Samsung YP-Z3A)
Введение. Анализ потребностей, удовлетворяемых товаром. Проведение маркетингового исследования . Анкетный опрос. Характеристика выборочной совокупности. Сегментация рынка потребителей. Характеристика предпочтений потребителей товара. Определение спроса на товар. Позиционирование товара на рынке. Товарно-марочный анализ . Определение вида товара. Правовая защита товара. Упаковка и маркировка товара. Сервис товара. Товарный ассортимент. Жизненный цикл товара. Конкурентоспособность товара. Формиров
User evelin : 20 июля 2015
42 руб.
Экзамен по дисциплине: Микроэкономика. Вариант №17
Выберите правильный ответ: 1. Спрос и предложение могут быть использованы для объяснения координирующей роли цены: a) На товарном рынке б) На рынке ресурсов в) На валютном рынке г) На любом рынке 2. Сообщалось, что перекрестная ценовая эластичность спроса на рис и топливо в Индонезии была равна 0,14. Что вы могли бы предсказать о том, что случится, если цена на топливо в Индонезии возрастет на 10%: a) Объем спроса на рис упал бы на 14% б) Объем спроса на рис поднялся бы на 14% в) Объем спр
User Egorpal : 5 ноября 2015
160 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Маркетинг
Контрольная работа состоит из 3 задач Вариант №1 Фирма осуществляет производство и продажу товара через сеть фирменных магазинов. Данные о цене товара и объеме проданных товаров в среднем за сутки, в одном из географических сегментов рынка приведены в таблице 1.1... Для оперативного регулирования цены с учетом установленной эластичности спроса проанализировать затраты на производство и обращение товара на основании следующих исходных данных.... Используя результаты, полученные в задачах №1 и
User antikeks : 24 января 2013
250 руб.
up Наверх