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

Цена:
500 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 25BACFFC-B7C3-4C01-B204-1ACCC2131B2F.rar [ 238 KB ]
material.view.file_icon ЛР3 в.03.docx [ 255 KB ]
material.view.file_icon ЛР3 в.03.ipynb [ 6 KB ]
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

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 - 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 = 4
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

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
Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9
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 - оста
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
500 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант 3.
Вариант: Nв = 6; Nвф = 3; Nвд = 1 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения Вариант выборки для метода ближайших соседей: (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), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}: тестовый объект x’=(6,1) 2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений Вариант выборки для метода построения решающего дерева: (X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User ilyawest : 3 апреля 2020
800 руб.
Методы машинного обучения. Вариант 3.
«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.
Контрольная работа 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), (6,11
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User holm4enko87 : 21 июля 2025
800 руб.
promo
Контрольная работа 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
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

Другие работы

Проект модернизации привода главного движения на базе станка 2Н135
Содержание Введение 1 Описание разрабатываемой конструкции и кинематической схемы 4 2 Расчет режимов резания 5 3 Кинематический расчет коробки скоростей 7 4 Конструкторская часть 12 4.1 Кинематический расчет привода 12 4.2 Расчет зубчатых передач 13 4.2.1 Выбор материалов и термообработки
Металлорежущие станки Работа Курсовая
User Рики-Тики-Та : 28 июня 2012
55 руб.
Техническая термодинамика и теплопередача ГАУСЗ (ТГСХА) Задача 5 Вариант 11
Плоская стальная стенка толщиной δс омывается с одной стороны горячими газами с температурой tl, с другой стороны водой с температурой t2. Определить коэффициент теплопередачи К от газов к воде, удельный тепловой поток q и температуры обеих поверхностей стенки, если известны коэффициенты теплопередачи от газа к стенке α1 и от стенки к воде α2; коэффициент теплопроводности стали λс=58 Вт/(м·К). Определить также все указанные выше величины, если стенка со стороны воды покрыта слоем накипи толщиной
Задачи Теплотехника
User Z24 : 25 декабря 2025
180 руб.
Техническая термодинамика и теплопередача ГАУСЗ (ТГСХА) Задача 5 Вариант 11
Незаменимые и другие аминокислоты
Белковый обмен. Белки в организме также являются источником энергии. Они содержатся главным образом в мышцах и их количество составляет в организме здорового человека массой 70 кг около 6000 г, что соответствует 24 000 ккал. Циркуляция их в крови в виде аминокислот незначительна и составляет всего 6 г, или 24 ккал. Белки - необходимый компонент любой ткани организма - поступают в организм с пищей и в желудочно-кишечном тракте после воздействия на них ферментов (пепсина, трипсина) гидролизуются д
Разное Работа
User evelin : 8 января 2013
Антиглобализм: причины и последствия для мирового сообщества
Глобализация – это процесс, который сегодня на слуху у всех. Но противники этого процесса, как правило, очень неохотно употребляют это слово, предпочитая ему слово "мондиализм" (от французского le monde – весь мир). Причина этого состоит в том, что слово "глобализация" очень давно используется для обозначения естественного процесса расширения человеческого общения. Испокон веков люди, народы и страны торговали друг с другом, существовал культурный обмен. По мере развития средств коммуникации гра
Рефераты Политология
User alfFRED : 29 декабря 2012
10 руб.
up Наверх