Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9

Цена:
500 руб.

Состав работы

material.view.file_icon D6FB37FA-C5FC-456B-A2FF-DA80C0C7E3E8.rar [ 273 KB ]
material.view.file_icon + лаба, номер для варианта 9
material.view.file_icon ЛР3 в.09.docx [ 294 KB ]
material.view.file_icon ЛР3_в_09.ipynb [ 8 KB ]
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

Лабораторная работа No3
Вариант 9

Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода линейной регрессии к заданному набору данных.
Набор данных содержит в себе информацию о вариантах португальского вина "Винью Верде". Входные переменные представляют собой 13 столбцов со значениями, полученными на основе физико-химических тестов, а именно:
0 – цвет вина (“red” / ”white”)
1 - фиксированная кислотность
2 - летучая кислотность
3 - лимонная кислота
4 - остаточный сахар
5 - хлориды
6 - свободный диоксид серы
7 - общий диоксид серы
8 - плотность
9 - pH
10 - сульфаты
11 - спирт
Выходная переменная (на основе сенсорных данных):
12 - качество (оценка от 0 до 10, целое число)
Классы упорядочены и не сбалансированы (например, нормальных вин гораздо больше, чем отличных или плохих). В предоставленных данных есть пропуски и неточности. Задания выполняются согласно варианту. Чтобы определить номер варианта, воспользуйтесь следующей формулой:
Nварианта = (Nпо списку mod 4) + 1 = 2
Варианты заданий:
1) Использовать классическую модель LinearRegression
2) Использовать модель LASSO
3) Использовать модель LARS
4) Использовать модель ElasticNet
Задание: Данные необходимо рассматривать как три набора. Данные для красного вина, данные для белого, общие данные вне зависимости от цвета. Необходимо построить модель для каждого из наборов, обучить её и сравнить полученные при помощи модели результаты с известными. Для обучения использовать 70% выборки, для тестирования 30%. Разбивать необходимо случайным образом, а, следовательно, для корректности тестирования качества модели, эксперимент необходимо провести не менее 10 раз и вычислить среднее значение качества регрессии.

Дополнительная информация

Оценка: Зачет
Дата оценки: 04.04.2022

Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru

Похожие материалы

Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Лабораторная работа No3 Вариант 3 Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода линейной регрессии к заданному набору данных. Набор данных содержит в себе информацию о вариантах португальского вина "Винью Верде". Входные переменные представляют собой 13 столбцов со значениями, полученными на основе физико-химических тестов, а именно: 0 – цвет вина (“red” / ”white”) 1 - фиксированная кислотность 2 - летучая кислотность 3 - лимонная кислота 4 - оста
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
500 руб.
promo
Контрольная и Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 3 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=6 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3 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: 6) (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,1
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1350 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.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 9 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=1. Обучающая последовательность и тестовый объект: 1) (X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1), (1,1,1), (2,7,1), (3,8,1), (2,4,1), (8,7,2), (11,12,2), (12,14,2), (8,13,2)}: тестовый объект x’=(5,8). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=1. Весовая функция: 1) — метод ближайших соседей. Вариант выборки для мет
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1000 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. 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 №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

Другие работы

Web-технологии
Вариант 7; Вариант 8; Вариант 9. Лаб №1 Задание: в настоящей лабораторной работе предлагается создать несколько простых веб-страниц (2 и более) по теме, представленной по вариантам: № варианта Основная тема содержимого веб-страницы 1-3 Книжная библиотека 4-6 Цветочная коллекция *7-9 *Каталог товаров в магазине 10-12 Объявления 13-16 Музыкальная коллекция 17-20 Видео-коллекция На веб-странице должны быть отражены основные элементы HTML разметки текста (параграфы, списки, жирное выделение, выделен
Web-технологии Работа Лабораторная
User 5234 : 3 марта 2020
250 руб.
Гидромеханика ТОГУ 2014 Задача Б5
Определить силу давления воды на прямоугольный щит шириной b = 3 м и положение центра давления (от дна), если глубина воды слева от щита h1 = 3 м, а справа h2 = 1,8 м (рис. 10). Щит наклонен к горизонту под углом α = 60º. Найти начальное усилие Т, которое нужно приложить к тросу, направленному под углом β = 45 º к щиту, если вес щита G = 600 Н. трением в шарнире О пренебречь. Превышение шарнира над горизонтом воды а = 0,3 м.
Задачи Гидравлика
User Z24 : 22 октября 2025
280 руб.
Гидромеханика ТОГУ 2014 Задача Б5
Лабораторные работы №1,2 по дисциплине: Информационные системы и технологии. Вариант №8
Лабораторная работа №1. Разработка модели IDEF0 в системе Ramus Educational. Цель работы: Изучить теоретические основы структурного подхода к проектированию информационных систем. Освоить принципы построения IDEF0-диаграммы классов в программной среде Ramus Educational. Задачи: 1. Ознакомиться с теоретическими вопросами структурного подхода к проектированию информационных систем. 2. Изучить диаграмму IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling) для предметной области «Гостиница». 3. Пост
Информационные системы и технологии СибГУТИ Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 20 июля 2020
900 руб.
promo
Исследование асинхронного исполнительного двигателя с полным немагнитным ротором
Содержание 1. Цель работы 2. Назначение АИД 3. Конструкция АИД 4. Магнитные поля АИД 5. Вращающий момент АИД 6. Способы управления АИД 7. Самоход и способы его устранения 8. Статические свойства АИД 9. Динамические свойства АИД 10. Программа экспериментальных исследований АИД 11. Расчеты и построения 12. Содержание отчета 13. Контрольные вопросы Приложение А Приложение Б 2. Назначение АИД Изучаемый двигатель предназначен для работы в системах управления и автоматики (СУ и А) как преобразовате
******* Не известно Проектирование машин, механизмов и систем Работа Лабораторная
User GAGARIN : 4 сентября 2013
200 руб.
Исследование асинхронного исполнительного двигателя с полным немагнитным ротором
up Наверх