Методы машинного обучения. Вариант №7

Цена:
500 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 9585E8A1-E20D-4218-9BCB-82B9624C3B93.rar [ 44 KB ]
material.view.file_icon ЛБ
material.view.file_icon Лабораторная работа.docx [ 49 KB ]
material.view.file_icon Лабораторная работа.R [ 1 KB ]
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

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 регрессии. При помощи полученной модели стоится прогнозное значение для заданного значения независимой переменной. Исходные данные и прогнозное значение отображаются на графике, который необходимо приложить к отчёту.
Отчёт по лабораторной работе включает в себя текст задания в соответствии с вариантом, исходный код полученного скрипта с поясняющими комментариями, вывод исходных данных в табличном виде, полученное значение прогноза для заданного в варианте значения независимой переменной, полный вывод работы скрипта и график. Степень полинома для построения модели студенту необходимо определить самостоятельно.
Для защиты лабораторной работы будут предложены контрольные вопросы, соответствующие теме и дополнительное контрольное значение, для которого нужно будет вычислить прогноз при помощи полученного скрипта.
Варианты задания:
Способ ввода данных 1):
1. Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая переменная – мощность двигателя. Контрольное значение для прогноза 145 л.с..
2. Данные об абитуриентах. Будем считать, что все абитуриенты уже много лет сдают 3 выпускных экзамена (математика, русский, физика) по 100 балльной системе. 4 столбца – год поступления (диапазон 1970-2010), средний балл по области по математике (диапазон 30-100), по русскому, по физике. Зависимая переменная – средняя сумма баллов, независимая переменная – средний балл по математике. Контрольное значение для прогноза 72.25.
3. Курс рубля. 3 столбца – день наблюдения (диапазон 1-1000), курс рубля к доллару (диапазон 1-100, числа дробные), курс рубля к евро (диапазон 1-100, числа дробные), дни наблюдения должны быть упорядочены. Зависимая переменная – стоимость бивалютной корзины, независимая переменная – день наблюдения. Контрольное значение для прогноза 1001.
4. Цены акций нефтяных компаний. 3 столбца – день наблюдения (диапазон 1-1000), цена за баррель нефти (1-200$, число дробное), стоимость акции (0.1-1000$). Зависимой переменной является стоимость акции, независимой – цена за баррель. Контрольное значение для прогноза 100.
5. Зависимость роста детей от роста родителей. 3 столбца – рост отца (150-220 см), рост матери (150-220 см), средний рост всех взрослых детей пары (150-220 см), все числа дробные до 2х знаков после запятой. Зависимая переменная – средний рост детей, независимая переменная – средний рост родителей (рост отца+рост матери / 2). Контрольное значение для прогноза 185 см.
Способ ввода данных 2):
6. Y=sin^2X+log_2X. Диапазон X: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=9.35.
7. Y=1/X+log_5X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75.
8. Y=X^2/log_10X . Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5.
9. Y=sin^22X×cos(1/X). Диапазон Х: 1-10. Контрольное значение для прогноза Х=11.
10. Y=X^(1/2)+tg(X). Диапазон X: 1-10. Контрольное значение для прогноза Х=5.5.

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

Похожие материалы

Методы машинного обучения. Вариант №7
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
Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
1000 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
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. 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
Методы машинного обучения. Билет №1
Билет №1 1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации? 2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 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

Другие работы

Земляная плотина с паводковым водосбросом
Введение Курсовой проект "Плотина из грунтовых материалов с паводковым водосбросом" выполняется студентами в 7-м семестре при изучении дисциплины "Гидротехнические сооружения". Задачей курсового проекта является составление и расчетное обоснование в соответствии с действующей нормативной литературой проекта плотины из грунтовых материалов с паводковым водосбросом, а также закрепление знаний, полученных студентами при изучении соответствующих разделов курса, и приобретение опыта и навыков проек
Рефераты Гидравлические системы, машины и механизмы
User Elfa254 : 6 сентября 2013
15 руб.
Механизм влияния качества продукции на эффективность производства
В условиях перехода к рыночной экономике повышение качества продукции как наиболее важной составляющей конкурентоспособности – одна из самых острых и наиболее сложных проблем для отечественных предприятий, в первую очередь промышленных. Сталкиваясь с жесткой конкуренцией не только на внешнем, но и на внутреннем рынке, предприятия зачастую вынуждены формировать новые системы качества, совершенствовать или реконструировать ранее созданные. Согласно ГОСТ 15467–79, качество продукции определяется к
Работа Экономика
User evelin : 31 октября 2013
10 руб.
Налоговое право. Ответы на тест Синергия. 2022
В файле более 35 вопросов Вы покупаете ответы на вопросы которые указаны ниже Налоговый кодекс – это свод законодательных актов о налогах и сборах, с помощью которых ... происходит регулирование порядка установления, изменения и отмены общих принципов налогов и сборов, а также федеральные, региональные и местные налоги и сборы происходит регулирование порядка установления, изменения и отмены общих принципов налогов и сбор происходит регулирование порядка установления, изменения и отмены федера
Налоговое право Тесты
User KingSynergy : 12 апреля 2022
300 руб.
«Управление сетями связи» Курсовой проект Вариант №18
1. Задание: Расшифровать нижеприведенные сообщения управляющего протокола, в соответствии с поставленными ниже в пп. 1…18 вопросами. Ответы оформить в соответствии с прилагаемыми ниже требованиями. 1. Сообщение №1 0000: 00 00 1d 90 12 20 08 00 1e e8 12 8e 08 00 45 40 0010: 01 1a 0b 25 00 00 30 11 00 09 c0 b5 95 76 c5 62 0020: 95 da c0 7c 00 a1 01 06 4a 51 30 81 fb 02 01 00 0030: 04 06 61 65 73 2d 31 38 a0 81 ed 02 04 35 97 ac 0040: 55 02 01 00 02 01 00 30
СибГУТИ Управление сетями связи Работа Курсовая
User dimont1984 : 1 февраля 2015
100 руб.
«Управление сетями связи» Курсовой проект Вариант №18
up Наверх