Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №6

Цена:
1000 руб.

Состав работы

material.view.file_icon B1D811E0-DA0E-4F84-B53D-C55DD964F70E.rar [55 KB]
material.view.file_icon + кр, вар 6
material.view.file_icon Контрольная работа.docx [LibreOffice v6.1, 56 KB]
material.view.file_icon Контрольная_работа_1.R [1 KB]
material.view.file_icon Контрольная_работа_2.R [588 bytes]

Необходимые программы

Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

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 классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений (методические указания и пример будут приведены ниже). От варианта зависит выбор обучающей выборки. Дополнительная теория по решающим деревьям:

==================================

Контрольная работа по методам классификации
 Выбор варианта: N = 6
 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=9.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
9) (X,Y)={(8,4,1), (9,4,1), (4,2,1), (4,1,1), (8,1,1), (11,7,2), (9,4,2), (12,5,2), (14,1,2), (6,12,3), (7,14,3), (9,9,3), (1,12,3), (4,13,3), (8,9,3)}, тестовый объект x’=(6,10).
 Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=2.
 Весовая функция:
 2) — метод экспоненциально взвешенных ближайших соседей, где предполагается ( q=0.75).
 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=6.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
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), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}, тестовый объект x’=(6,1).
 Задание:
 Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
===================================

Дополнительная информация

Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 12.11.2022

Помогу с вашим вариантом, другой дисциплиной, онлайн-тестом, либо сессией под ключ.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru

Похожие материалы

Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №6
Контрольная работа Вариант №6 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 6 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=9. Обучающая последовательность и тестовый объект: 9) (X,Y)={(8,4,1), (9,4,1), (4,2,1), (4,1,1), (8,1,1), (11,7,2), (9,4,2), (12,5,2), (14,1,2), (6,12,3), (7,14,3), (9,9,3), (1,12,3), (4,13,3), (8,9,3)}, тестовый объект x’=(6,10). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2. Весова
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 26 декабря 2022
1000 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения
Задание Предоставлен набор данных, для этих данных необходимо: 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения. От варианта зависят весовая функция и значение k. 2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений. От варианта зависит выбор обучающей выборки. Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N = 3. Nв = ((N + 13) mod 11) + 1 = ((3 + 13) mod 11) + 1 = 6 Вариант весовой
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User Владислав161 : 21 марта 2024
300 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 №11
Вариант No11 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 11 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=3. Обучающая последовательность и тестовый объект: 3) (X,Y)={(1,7,1), (3,2,1), (6,8,1), (4,7,1), (9,8,1), (4,5,1), (1,2,1), (14,10,2), (8,12,2), (14,12,2), (11,10,2), (13,8,2), (13,6,2)}: тестовый объект x’=(6,7). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзенов
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 10 октября 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26
Вариант No26 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 26 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=8. Обучающая последовательность и тестовый объект: 8) (X,Y)={ (5,9,1), (2,9,1), (3,7,1), (8,8,2), (14,4,2), (10,1,2), (12,4,2), (7,7,2), (12,7,2), (9,13,3), (2,14,3), (1,7,3), (5,14,3), (6,6,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(5,6). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2. Весовая функция: 2)
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 10 октября 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
Контрольная работа Вариант No17 Выбор варианта: N = 17 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=9 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=1 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 9) (X,Y)={(8,4,1), (9,4,1), (4,2,1), (4,1,1), (8,1,1), (11,7,2), (9,4,2), (12,5,2), (14,1,2), (6,12,
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10
Контрольная работа Вариант No10 Выбор варианта: N = 10 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=2 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1), (9,9,2), (11,2,2), (6,4,2), (10,9,2), (8,6,3)
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04
Контрольная работа Вариант No04 Выбор варианта: N = 4 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=7 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=8 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 7) (X,Y)={(4,7,1), (4,3,1), (4,8,1), (8,6,2), (14,5,2), (9,4,2), (3,13,3), (8,10,3), (2,7,3)}: тестов
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04 promo

Другие работы

Судовой двигатель Д6 (6ЧСП 15/18) - Поперечный разрез
Чертеж двигателя Д6 (6ЧСП 15/18) в компасе , поперечный разрез! 1 — шатун; 2 — коленчатый вал; 3— масляный насос; 4 — паразитная шестерня масляного насоса; 5—промежуточная шестерня; 6 — циркуляционный насос; 7 — привод помпы забортной воды; 8 —паразитная шестерня привода топливоподкачивающего насоса; 9 — коническая передача; 10 — маслоприемник; 11 — траверса; 12 — наклонный валик; 13 — коническая шестерня наклонного валика; 14— распределитель пускового воздуха; 15 и 16 — трубы сжатого воздуха;
Чертежи Санкт-Петербургский Государственный Политехнический Университет Судостроение
User DogBrave : 28 марта 2022
450 руб.
Судовой двигатель Д6 (6ЧСП 15/18) - Поперечный разрез promo
Оптические мультисервисные сети. Зачетная работа. Билет 18
Билет № 18 Дисциплина: Оптические мультисервисные сети 1 Правила проектирования сети синхронизации. Управление сетью синхронизации 2 Технологические согласования транспортных сетей Задача Определить число возможных кроссовых соединений типа «точка-точка» в коммутаторе для виртуальных каналов АТМ при диапазоне идентификатора VСI от 0000 0000 0111 1010 до 0110 0000 1111 0000. Старшие разряды слева. Результат представить в десятичном исчислении.
Оптические мультисервисные сети ДО СИБГУТИ Работа Зачетная
User FreeForMe : 25 августа 2016
85 руб.
Определение основных показателей эффективности инвестиционных проектов
СОДЕРЖАНИЕ 1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАНИЯ 2. ФИНАНСОВАЯ СХЕМА РЕАЛИЗАЦИИ 3. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ЗАВИСИМОСТИ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ NPV, PP,PI 4. КОПИИ ЭКРАНА С ВЫЧИСЛЕНИЯМИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА В EXEL 5. ДВУМЕРНЫЕ ГРАФИКИ ВЫВОДЫ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАНИЯ проект эффективность инвестиция Цель работы. - Научиться определять основные показатели эффективности инвестиционных проектов - Получить навыки автоматизации их рас
Работа Экономика
User GnobYTEL : 12 ноября 2012
15 руб.
Экзамен по дисциплине: Беспроводные технологии передачи данных. Билет №13
Билет №13 Раскрыть теоретический вопрос Уязвимости системы безопасности GSM.
Беспроводные технологии передачи данных ДО СИБГУТИ Билеты экзаменационные
User SibGUTI2 : 16 ноября 2021
200 руб.
up Наверх