Методы машинного обучения. Билет №6

Цена:
350 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 7DA41A0F-DAD1-4852-BC6E-8FC628A97EBF.docx [ 101 KB ]
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
  • Microsoft Word

Описание

Билет №6
1) Что такое правило Хэбба?
2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?

Дополнительная информация

Оценка: Отлично
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»
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»
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. 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
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 №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. 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

Расчёт тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5-Усовершенствование тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5. Оборудование для добычи и подг
Расчетная часть-Расчёт тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5-Усовершенствование тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Текст пояснительной записки выполнен на Украинском языке вы можете легко его перевести на русский язык через Яндекс Переводчик ссылка на него https://translate.yandex.ru/?lang=uk-ru или с помощью любой другой программы для пе
Нефтяная промышленность Диплом и связанное с ним
User lenya.nakonechnyy.92@mail.ru : 19 мая 2020
500 руб.
Расчёт тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5-Усовершенствование тепловой камеры деэмульсатора СП-1000 с внедрением панельной горелки ББП-5. Оборудование для добычи и подг
Проблемы банков в развитии ипотечного кредитования
Содержание Введение 1. Понятие ипотечного кредита. Зарубежный и российский опыт функционирования рынка ипотечного кредитования 2. Управление системой ипотечных рисков 2.1 Управление ипотечным кредитным риском 2.2 Управление залоговым риском 2.3 Управление ипотечным процентным риском 2.4 Управление ипотечным риском утраты ликвидности 2.5 Управление риском досрочного погашения кредита 2.6 Управление валютным риском 2.7 Управление операционно-технологическим риском 3. Тенденции и перспективы развит
Банковское дело и кредитование Работа
User alfFRED : 4 ноября 2012
10 руб.
Лабораторные работы №1-5 по дисциплине: Метрология, стандартизация и сертификация. Вариант №03.
Лабораторная работа No 1 (LR-1.4) По дисциплине: Метрология, стандартизация и сертификация. “Упрощенная процедура обработки результатов прямых измерений с многократными наблюдениями” 2.2. Контрольная задача. В нормальных условиях произведено пятикратное измерение частоты. Класс точности прибора γ = 0,05%, доверительная вероятность P = 0,980. Предельное значение шкалы 150 Гц. Результаты измерений: i, No наблюдения 10 11 12 13 14 f, Гц 114,27 114,24 114,26 114,23 114,28 Определить: результат
ДО СИБГУТИ Метрология и стандартизация Работа Лабораторная
User ДО Сибгути : 12 января 2018
1250 руб.
promo
Траверса в сборе станка качалки СКБ 6-2,5-2800-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
Траверса в сборе станка качалки СКБ 6-2,5-2800-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
Нефтяная промышленность ИНиГ Чертежи
User https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27 : 7 июня 2016
500 руб.
Траверса в сборе станка качалки СКБ 6-2,5-2800-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
up Наверх