Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
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.
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
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
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
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
500 руб.
Контрольная и Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
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
1350 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»
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.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
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
1000 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 №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 №8
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.
Другие работы
Визуальное программирование и человеко-машинное взаимодействие (часть 1). Контрольная работа и Лабораторные работы(1-3) ВАРИАНТ №4
Bread
: 1 февраля 2025
Лабораторная работа №1. Знакомство с основными интерфейсными элементами
Тема: Работа с компонентами ListBox, ComboBox, RadioButton, CheckBox, GroupBox, Panel.
Лабораторная работа №2.Создание графического редактора
Тема: Создание графического редактора, позволяющего:
• Создавать, редактировать, загружать, сохранять изображения;
• Рисовать с помощью мыши (при нажатии левой кнопки мыши и её перемещении отображается кривая движения указателя мыши. При нажатии правой кнопки мыши появляется ст
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине «Волоконно-оптические системы передачи» вариант 09
gudrich
: 8 октября 2011
Вариант № 09
1. Какие диапазоны длин волн (частоты электромагнитных колебаний) применяются в системах передачи атмосферной и волоконно-оптической связи?
2. Чем характеризуется распространение оптических электромагнитных волн в атмосфере?
3. Чем отличается распространение света в стекловолокне от распространения в атмосфере?
4. По каким причинам происходит ослабление и искажение оптических сигналов в атмосфере и в волоконном световоде?
5. Какие материалы применяют для изготовления источников и пр
300 руб.
Экзаменационная работа по Информатике. Билет № 14
xtrail
: 22 апреля 2013
1. Перевести число 115,310 в двоичную систему счисления.
2. Книга имеет 100 страниц, на странице 41 строка по 51 символу в строке. Каков информационный объём книги (в килобайтах)?
В скольких книгах будет содержаться 1 Тб?
3. Требуется сложить числа 113 и 150. Какое число (в десятичном виде) получится в результате, если под запись целых беззнаковых чисел выделено 8 разрядов.
150 руб.
Управление сетями связи 19 билет магистратура
guiver237
: 29 января 2017
1. Достоинства и недостатки линейно-штабной структуры предприятия.
2. Недостатки протокола SNMP v.1
3. Задача: Определить из приведенного сообщения:
1. Версию протокола сетевого уровня
2. Приоритет сетевого уровня для данной дейтаграммы
3. Протокол транспортного уровня (Dec’код и название)
4. Сетевой адрес назначения
5. Транспортный порт отправителя
6. Транспортный порт получателя
7. Тип и класс тэга протокола прикладного уровня
8. Длину сообщения протокола прикладного уровня
9. Длину и содержим
100 руб.