Методы машинного обучения. Вариант №7
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
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.
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
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
Похожие материалы
Методы машинного обучения. Вариант №7
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»
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. 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 №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. Вариант №8
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
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)}
1000 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.
Методы машинного обучения. Билет №12
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
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?
350 руб.
Другие работы
Состав этапы формирования и представление бухгалтерской отчетности
Qiwir
: 30 декабря 2014
Введение
1 Понятие бухгалтерской отчетности
1.1 Виды отчетности
1.2 Назначение бухгалтерской отчетности
1.3 Состав бухгалтерской отчетности,
1.4 Этапы формирования бухгалтерской отчетности
2. Основные требования к составлению бухгалтерской отчетности
3 Содержание основных бухгалтерских отчетов
3.1 Бухгалтерский баланс
3.2 Отчет о прибылях и убытках
3.3 Отчет об изменениях капитала
3.4 Отчет о движении денежных средств
3.5 Приложения к бухгалтерскому балансу
3.6 Пояснительная записка
10 руб.
Экзамен по дисциплине «Сети связи и системы коммутации». Билет №7
teacher-sib
: 30 августа 2023
Дисциплина: Сети связи и системы коммутации
Билет 7
1. Принцип пространственной коммутации в цифровых системах коммутации на телефонной сети.
2. Эталонная модель протоколов узкополосной ISDN (N-ISDN).
3. Базовые принципы передачи данных в сетях связи с подвижными объектами.
300 руб.
Метрология, стандартизация, сертификация. Вариант № 1
edd
: 6 апреля 2013
Выполнение контрольной работы позволяет усвоить основные понятия в области метрологии, определить исполнительные размеры калибров, оценить годность контрольно-измерительного приспособления методом расчета на точность.
РПЗ
Содержание
Введение..................................................................................... 3
1 Расчет предельных и исполнительных размеров предельных калибров для гладких цилиндрических деталей.............................................................. 4
1
100 руб.
Поиск в файле информации - Контрольная работа.ВАРИАНТ 5.
dolgotanya
: 11 ноября 2024
Написать программу
1.Создать файл Wedomost.dat, содержащий записи следующей структуры:
• фамилия и инициалы студента;
• номер группы;
• успеваемость по трем предметам;(массив из трех чисел)
2. программа должна выполнять следующую обработку файла Wedomost.dat:
• поиск в файле информации о студентах, имеющих хотя бы одну оценку 2;
• если таких студентов нет, выдать соответствующее сообщение на дисплей.
250 руб.