Методы машинного обучения. Вариант №7
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
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.
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. 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.
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.
Другие работы
Термодинамика и теплопередача ИРНИТУ 2019 Задача 3 Вариант 70
Z24
: 12 апреля 2026
Водяной пар с начальным давлением р1 = 3 МПа и степенью сухости х1 = 0,95 поступает в пароперегреватель, где его температура повышается на Δt; после перегревателя пар изоэнтропно расширяется в турбине до давления р2. Определить (по hs-диаграмме) количество теплоты (на 1 кг пара), подведенной к нему в пароперегревателе; работу цикла Ренкина и степень сухости пара х2 в конце расширения. Определить также термический КПД цикла. Определить работу цикла и конечную степень сухости, если после пароперег
250 руб.
Приспособление для фрезерования 3112.001.000.000 СБ
coolns
: 21 марта 2025
Приспособление для фрезерования 3112.001.000.000 сб
Приспособление для фрезерования 3112.001.000.000 спецификация
Приспособление для фрезерования 3112.001.000.000 3d сборка
Приспособление для фрезерования 3112.001.000.000 чертежи
Упор 3112.001.001.000
Шайба 3112.001.002.000
Корпус сварной 3112.001.100.000 сб
Корпус сварной 3112.001.100.000 спецификация
Призма 3112.001.101.000
Стойка 3112.001.102.000
Опора 3112.001.103.000
Все чертежи и 3d модели (все на скриншотах показано и присутствует в архи
500 руб.
ИНДИКАТОР МОМЕНТА РОТОРА КАРДАННОГО ИМРК -7. Ротор Р-700-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 4 марта 2016
В данном курсовом проекте рассматривается индикатор момента ротора карданный ИМРК-7, предназначенный для измерения крутящего момента в силовых трансмиссиях роторов буровых установок. Моментомер позволяет регистрировать вращающий момент, действующий на верхнем участке бурильной колонны при роторном бурении, или реактивный момент над забойным двигателем при бурении без вращения колонны бурильных труб и так как эти показатели характеризуют работу породоразрушающего инструмента, то с помощью моменто
1392 руб.
Характеристика рефлексии студентов ВУЗа
Qiwir
: 14 октября 2013
Оглавление
Введение
Глава 1. Рефлексия как комплексная детерминанта организации учебной деятельности
1.1 Становление взглядов и основные современные подходы к исследованию рефлексии в психологии
1.2 Рефлексивность как характеристика общих способностей
Выводы по главе 1
1.3. Постановка проблемы исследования
Глава 2. Экспериментальное изучение характеристик рефлексии в учебной деятельности студентов ВУЗа
2.1. Задачи, методики и результаты эксперимента
Выводы по главе 2
Глава
40 руб.