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]

Необходимые программы

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»
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 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. 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

Другие работы

Гидромеханика ПетрГУ 2014 Задача 1 Вариант 96
U-образный ртутный манометр, показание которого hрт, присоединен к сосуду (рис.1), заполненному бензином ρбенз = 700 кг/м³; уровень масла над ртутью hм. Определить показание пружинного манометра (обозначение буквой М), установленного на крышке резервуара и абсолютное давление рабс паров на поверхности бензина, а также возможную высоту уровня бензина в пьезометре hр при условии, что известны: высота h от места установки манометра до свободной поверхности бензина; высота а от места установки ма
Задачи Гидравлика
User Z24 : 7 марта 2026
200 руб.
Гидромеханика ПетрГУ 2014 Задача 1 Вариант 96
Расчёт автомобиля ВАЗ-11113-01
Конструктивные и технические характеристики автомобиля Внешняя скоростная характеристика двигателя Коэффициент полезного действия трансмиссии Характеристики ведущих колес Теоретические скорости автомобиля Силы, действующие на автомобиль Сила тяги на ведущих колесах Сила сопротивления качению Сила сопротивления подъему Сила сопротивления дороги Сила тяги по условиям сцепления движителя с дорогой Сила сопротивления воздуха Сила инерции Динамические характеристики автомобиля Динамический фактор
Автомобили и технологическое обслуживание Работа Курсовая
User OstVER : 7 ноября 2013
45 руб.
Расчёт автомобиля ВАЗ-11113-01
Контрольная работа № 2 по дисциплине "Теория электрических цепей". Вариант 08
Задача 2.1 посвящена анализу цепей, имеющих индуктивно связанные катушки. На рис. приведена общая схема цепи гармонического тока, состоящая из четырех ветвей. Схемы вариантов задачи содержат только по три ветви. В каждую их этих ветвей входят элементы R1C1, R2C2, R3C3, R4C4 соответственно. Комбинации из ЭДС Е, индуктивностей и взаимоиндуктивностей для десяти вариантов схем определяются вариантом. Дано: Ветвь 1 – L12M14; Ветвь 2 – нет; Ветвь 3 – E3L31L33M33; Ветвь 4 – E4M14L41. Задача 2.2 посвяще
Теория электрических цепей СибГУТИ Работа Контрольная
User maxotto : 19 марта 2012
199 руб.
Проект модернизації металорізального верстата 2Г125
Вихідні дані: Розрахунки: Розрахунок клинопасової передачі Розрахунок зубчастих передач. Розрахунок основних розмірів шпинделя Розрахунок діаметрів валів коробки швидкостей Розрахуэмо підшипники для шпиндельного вузла
Металлорежущие станки Работа Курсовая
User Рики-Тики-Та : 21 января 2012
55 руб.
up Наверх