Методы машинного обучения. Вариант №1

Цена:
1000 руб.

Состав работы

material.view.file_icon B888C3E4-155F-4F89-AB11-0F5617CF5A51.zip [72 KB]
material.view.file_icon Программы
material.view.file_icon Контрольная работа_2.R [1 KB]
material.view.file_icon Контрольная работа_1.R [787 bytes]
material.view.file_icon Контрольная работа.docx [LibreOffice v6.1, 72 KB]

Необходимые программы

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

Описание

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 ширины , h=0.1.
 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4.
 Используется та же обучающая последовательность и тестовый объект:
 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: 24.11.2021

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»
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. 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 №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
Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
500 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. 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. 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

Другие работы

Суть и область применения CASE-технологий
1. Суть и область применения CASE-технологий. Функционально-модульный и объектно-ориентированный подходы к разработке 1. Суть и область применения CASE-технологий. Функционально-модульный и объектно-ориентированный подходы к разработке Аббревиатура CASE расшифровывается как Computer Aided Software Engineering. Этот термин широко используется в настоящее время. На этапе появления подобных средств, термин CASE употреблялся лишь в отношении автоматизации разработки программного обеспечения. Сего
Информатика Работа
User Slolka : 7 октября 2013
10 руб.
Онлайн-Тест по дисциплине: Схемотехника (углубленный курс). Помогу с вашим онлайн тестом
Вопрос No1 Перечислите, какие параметры и характеристики усилителя относятся к линейным? Частотные характеристики. Переходные характеристики. Сквозная амплитудная характеристика. Собственные помехи. Коэффициенты усиления. Номинальное напряжение. Вопрос No2 Какая обратная связь называется частотно-независимой? Глубина обратной связи не зависит от частоты. Коэффициент обратной связи не зависит от частоты. Коэффициент усиления с обратной связью не зависит от частоты. Четырехполюсник обра
Схемотехника СибГУТИ Тесты
User IT-STUDHELP : 7 апреля 2022
480 руб.
Онлайн-Тест по дисциплине: Схемотехника (углубленный курс). Помогу с вашим онлайн тестом promo
Дворцовая архитектура Б.Ф. Растрелли
Содержание 1. Биография Растрелли 2. Постройки: 2.1. Петергоф 1747—1755 2.2. Зимний дворец в Санкт-Петербурге. 2.3. Екатерининский (Большой) дворец в Царском селе 2.4. Эрмитаж в Царском селе 1743—1753 2.5. Грот («Утренний зал») в Царском селе 1749—1761 2.6. Воронцовский дворец в Санкт-Петербурге 1749—1757 2.7. Дворец Строганова, строительство 1752-1754 гг 3. Приложения 4. Список литературы 1. Растрелли Бартоломео Франческо (1700-1771) Растрелли (Rastrelli) Варфоломей Варфоломеев
Рефераты Архитектура
User alfFRED : 28 августа 2013
10 руб.
Сахарный диабет 1 типа, тяжелое течение
Больница № 7 9. Доставлен в стационар по экстренным показаниям: нет 10. Диагноз направившего учреждения: Сахарный диабет 11. Диагноз при поступлении: Сахарный диабет 1 типа, тяжелое течение, стаж 4 месяца 12. Диагноз клинический: Сахарный диабет 1 типа, тяжелое течение, стаж 4 месяца 13. Диагноз заключительный клинический: Сахарный диабет 1 типа, тяжелое течение, стаж 4 месяца. 14. Госпитализирован в данном году по поводу данного заболевания всего 1 раз. 15. Исход заболевания: выписана с улучшен
Рефераты Медицина и медицинская техника
User evelin : 30 января 2013
up Наверх