Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10

Цена:
350 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 48F037D4-2F6B-48EE-AB02-CF5C0F9AA3BA.docx [ 21 KB ]
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
  • Microsoft Word

Описание

Билет 10
---------------------------
Влпросы:

1) Что такое ядро в SVM? Зачем вводятся ядра? Любая ли функция может быть ядром?
2) Что такое обобщённый алгоритм классификации (надо помнить формулу)? Какие вы знаете частные случаи?

Дополнительная информация

Комментарии:
Оценка: Хорошо
Дата оценки: 04.11.2021

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

Похожие материалы

Экзамен по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10
Билет №10 1) Что такое ядро в SVM? Зачем вводятся ядра? Любая ли функция может быть ядром? 2) Что такое обобщённый алгоритм классификации (надо помнить формулу)? Какие вы знаете частные случаи? ====================================
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User IT-STUDHELP : 16 декабря 2022
350 руб.
promo
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет № 2
Билет №2 Задания: 1) Метод стохастического градиента. Расписать градиентный шаг для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации 2) Постановка задачи многомерной линейной регрессии. Матричная запись
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User IT-STUDHELP : 13 апреля 2021
350 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.
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения - Билет 17 2022 г.
Билет №17 1)Каков вероятностный смысл регуляризации? Какие типы регуляризаторов Вы знаете? 2)Объяснить связь между длиной кода и вероятностью наблюдаемых (прогнозируемых) данных. Комментарий: Работа зачтена. Сдано в 2022 г.
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User Alexey312451 : 18 марта 2024
300 руб.
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 №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
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

Другие работы

Программирование (2 часть) Лабораторная работа 4. Вариант 5.
Работа с массивом структур Задание 1. Используя функцию, написать программу по своему варианту. Дана информация о четырех вузах. Структура имеет вид: название вуза, число студентов, количество факультетов, количество кафедр. Вывести данные об общем числе студентов, факультетов и кафедр.
СибГУТИ Программирование Работа Лабораторная
User XsEt : 15 сентября 2013
40 руб.
Делительное приспособление - 23-00 СБ
Альбом заданий для выполнения сборочных чертежей Л.В. Борковская, Е.А. Гулянская, К.И. Зыкунова под ред. В.В. Рассохина. Задание 23 - Делительное приспособление. Сборочный чертеж. Деталирование. Модели. При фрезеровании зубчатых реек на горизонтально-фрезерном станке необходимо после изготовления каждой впадины между зубцами перемещать стол станка точно на величину шага рейки. Для этой цели служит делительное приспособление. Приспособление собирают в следующем порядке. Приспособление состоит из
Чертежи Инженерная и компьютерная графика
User .Инженер. : 7 сентября 2022
500 руб.
Делительное приспособление - 23-00 СБ promo
Контрольная работа по дисциплине: Цифровые системы передачи. Вариант 22
Задача 1 Построить 3-канальную систему передачи с частотным разделением каналов. В задаче необходимо: 1. Нарисовать структурную схему 3-канальной системы передачам с ЧРК. 2. Рассчитать несущие частоты для однократного преобразования первичных телефонных сигналов из диапазона частот 0,3...3,4 кГц в диапазон частот группового сигнала 96-108 кГц. 3. Рассчитать верхние или нижние частоты полос пропускания канальных полосовых фильтров. 4. Нарисовать схему получения спектра группового сигнала, испол
ДО СИБГУТИ Цифровые системы передачи Работа Контрольная
User Учеба "Под ключ" : 1 сентября 2017
500 руб.
Основы схемотехники. Лабораторная работа №1: Исследование резисторного каскада предварительного усиления на биполярном транзисторе
«Исследование резисторного каскада предварительного усиления на биполярном транзисторе» 1 Цель работы Исследовать влияние параметров элементов схемы каскада с эмиттерной стабилизацией на его показатели (коэффициент усиления, частотные и переходные характеристики). Литература Травин Г.А. Основы схемотехники устройств радиосвязи, радиовещания и телевидения. Учебное пособие. Часть 2. – Новосибирск: СибГУТИ, 2002, стр. 10-65. Конспект лекций. Задание к работе в лаборатории 4.1. Ознакомит
СибГУТИ Основы схемотехники Работа Лабораторная
User kisa7 : 21 июля 2012
150 руб.
up Наверх