Экзамен по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10

Цена:
350 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 28CE7FB4-24F3-4EE8-AE59-5F89891683EA.docx [ 21 KB ]
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
  • Microsoft Word

Описание

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?
====================================

Дополнительная информация

Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 16.12.2022г.

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

Похожие материалы

Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10
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?
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Экзаменационная
User IT-STUDHELP : 4 ноября 2022
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.
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
Методы машинного обучения. Билет №1
Билет №1 1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации? 2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo
Методы машинного обучения. Билет №12
Билет №12 1) Что такое «выбросы»? Как осуществляется фильтрация выбросов в непараметрической регрессии? 2) Что такое «проблема мультиколлинеарности» в задачах многомерной линейной регрессии? Какие есть три подхода к её устранению?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo

Другие работы

Применение современных геодезических технологий для создания крупномасштабных топографических планов
Курсовой проект по дисциплине «Автоматизация топографо-геодезических работ» 68 стр. , 20 рис. , 3 табл. , 13 источников, 2 приложения. Объектом работы является топографический план 1:2000 масштаба. Цель проекта – ознакомление с новейшими технологиями, методами и программным обеспечением, для составления топографического плана масштаба 1:2000. Курсовой проект содержит требования к содержанию и точности плана, описание технологии ведения работ, содержание полевых и камеральных работ, технические х
Геология. Геодезия. Разраб. полезных ископ. Работа Курсовая
User DocentMark : 10 сентября 2011
30 руб.
Инженерная графика. Задание №45. Вариант №18. Деталь №3
Все выполнено в программе КОМПАС 3D v16. Боголюбов С.К. Индивидуальные задания по курсу черчения. Задание 45. Вариант 18. Задача 3. Тема: Проекционные виды. Построить третью проекцию модели по двум заданным. Нанести размеры. В состав работы входят три файла: – 3D модель детали; - ассоциативный чертеж в трёх видах, а так же изометрия и диметрия с действительными коэффициентами; – обычный чертеж в трёх видах, а так же изометрия с коэффициентом 1 и диметрия с коэффициентами 1/0.5/1. Помогу с д
Чертежи Инженерная графика
User Чертежи : 23 марта 2020
50 руб.
Инженерная графика. Задание №45. Вариант №18. Деталь №3
Автоматическая система регулирования и контроля производства хлеба
СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 5 1 Исследование технологического процесса как объекта управления 6 1.1 Физико-химические свойства 6 1.2 Описание основного технологического оборудования ………………….………………………………………………………...……….17 1.3 Параметры нормального технологического режима 21 2 Выбор и обоснование параметров контроля и управления 23 2.1 Выбор и обоснование параметров контроля 23 2.1.1 Контроль температуры 22 2.1.2 Контроль давления 23 2.2 Вы
НПИ Автоматизация производственных процессов Работа Курсовая
User alextut : 2 марта 2017
500 руб.
Электрификация молочного цеха с автоматизацией технологического процесса
Пояснительная записка состоит из 75 стр+ чертежи в Auto Cad Содержание Введение 5 1. Общая характеристика объекта, описание технологической схемы и рабочих машин 7 2. Выбор электропривода к принятым машинам, пускозащитной аппаратуры и комплектных распределительных устройств. Расчет внутренних силовых сетей. 12 3. Расчет освещения (светотехнических и электротехнический) 27 4. Автоматизация технологического процесса 46 5. Расчет максимальной мощности объекта, выбор типа и мощности исто
ТарГУ им.М.Х.Дулати Диплом и связанное с ним Дипломные проекты
User Zarik555 : 21 февраля 2015
2500 руб.
Электрификация молочного цеха с автоматизацией технологического процесса
up Наверх