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

Разработка КПП 5 ступенчатой газ 3302
Курсовая работа. Разработкой КПП 5 ступенчатой газ 3302 Автомобильный транспорт имеет большое значение. Его основной задачей является полное и своевременное удовлетворение потребностей народного хозяйства и населения в перевозке грузов и пассажиров, при наименьших материальных и трудовых затратах. Ежегодно увеличиваются перевозки пассажиров автобусами и легковыми автомобилями по внутригородским, пригородным и междугородным маршрутам. Прогресс в автомобильной промышленности, дальнейшее увеличен
Автомобильный транспорт Работа Курсовая
User DiKey : 5 октября 2021
300 руб.
Разработка КПП 5 ступенчатой газ 3302
Вимоги до системи ІР-телебачення
Архітектура рішення IP-TV залежить від архітектури магістральної мережі і мережі доступу оператора зв'язку і, як правило, має розподілену структуру. Основні елементи рішення IP-TV включають: компоненти головної апаратної системи IP-TV, зокрема: головну станцію; систему умовного доступу; відеосервери; систему розподілу контента; сервери білінгової системи; сервери системи менеджменту; сервери проміжного програмного забезпечення (middleware); компоненти опорної (магістральної) транспортної мережі,
Работа Телекоммуникации
User alfFRED : 13 ноября 2012
10 руб.
Вимоги до системи ІР-телебачення
Контрольная работа по дисциплине: Цифровая обработка сигналов. Вариант №39.
КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ Задача 1. Прохождение дискретного непериодического сигнала через нерекурсивную дискретную цепь. На вход дискретной цепи подается непериодический сигнал . 1.1 Построить график дискретного сигнала. 1.2 Рассчитать спектр ДС с шагом . Построить амплитудный спектр. 1.3 Построить дискретную цепь. Записать ее передаточную функцию, определить импульсную характеристику цепи. 1.4 Определить сигнал на выходе цепи по формуле линейной свертки Построить график выходного сигнала. 1
ДО СИБГУТИ Цифровая обработка сигналов Работа Контрольная
User teacher-sib : 30 августа 2023
700 руб.
promo
Лабораторные работы №№1-2 по дисциплине: Планирование и управление информационной безопасностью. Вариант №4
Лабораторная работа No 1 Знакомство с возможностями программного комплекса Microsoft Security Assessment Tool (MSAT) Цель: Ознакомиться и получить практические навыки работы с программным продуктом для оценки рисков. 1.3 Порядок выполнения Для проведения работы необходимо определиться с конкрет-ной организацией для получения осмысленного результата. Пред-лагается за основу взять организацию, в которой вы работаете, но можно и любую другую, главное обладать нужной информацией. Начинать след
СибГУТИ Планирование и управление информационной безопасностью Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 25 ноября 2021
800 руб.
promo
up Наверх