Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №6
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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.
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.
------------------------------------------------------------------------------
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Список литературы
Приложение А
Листинг № 1
Листинг № 2
=============================================
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.
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.
------------------------------------------------------------------------------
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Список литературы
Приложение А
Листинг № 1
Листинг № 2
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 26.12.2022г.
Помогу с вашим вариантом, другой дисциплиной, онлайн-тестом, либо сессией под ключ.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Оценка: Отлично
Дата оценки: 26.12.2022г.
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
IT-STUDHELP
: 12 ноября 2022
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
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения
Владислав161
: 21 марта 2024
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
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
holm4enko87
: 21 июля 2025
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
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26
IT-STUDHELP
: 10 октября 2023
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)
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11
IT-STUDHELP
: 10 октября 2023
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
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
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)
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
Контрольная работа
Вариант №18
Выбор варианта:
N = 18
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=10
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=8
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
10) (X,Y)={(6,5,1), (1,9,1), (1,9,1), (1,6,1), (8,4,1), (14,11,2), (13,13,2), (6,7,2), (12,11,2), (1
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
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
1000 руб.
Другие работы
Редуктор цилиндрический одноступенчатый Ц-М-Цп-P1.5n96u4
Kvi5
: 16 января 2015
Разработать конструкцию привода для конвейера.
Исходные данные: мощность на приводном валу конвейера Р=1, 5 кВт; час-тота вращения вала конвейера п=96 об/мин; срок службы привода L=6 лет; коэффициент использования передач за сутки Ксут=0,7; коэффициент использования передач в году Кгод=0,6; кинематическая схема рис. 1, циклограмма нагрузки рис. 2.
Кинематическая схема привода состоит из электродвигателя, упру-гой муфты, цилиндрического прямозубого редуктора и открытой цепной передачи. Редукт
111 руб.
Физика .Часть 2-я. Экзамен. Билет №9
CrashOv
: 24 февраля 2020
1. Реальный электрический контур. Свободные затухающие электромагнитные колебания: дифференциальное уравнение, его решение. Функции силы тока в катушке и напряжения на обкладках конденсатора от времени.
2. Интерференция волн. Общий вид интерференционной картины. Условия наблюдения устойчивой интерференционной картины. Когерентные волны и способ их получения.
3. На дифракционную решётку нормально падает монохроматический свет с длиной волны 600 нм. Вычислите наибольший порядок спектра, полученн
70 руб.
Основы построения телекоммуникационных систем и сетей. Курсовая работа
Александр
: 28 сентября 2014
Задача No 1
Условие: определить мощность ТВ радиопередатчика Р, обеспечивающего требуемое значение напряженности электромагнитного поля в пределах заданной площади, имеющей форму круга, находящегося в пределах зоны прямой видимости при условии, что ТВ вещание ведется в NK радиоканале с оценкой качества воспроизводимых ТВ изображений, высота передающей антенны над поверхностью Земли составляет h1, а приемной – h2. Исходные расчетные данные по вариантам приведены в таблице 1.
Задача No 2
Условие:
100 руб.
Аналитический расчет режимов резания
Рики-Тики-Та
: 15 августа 2012
Аналитический расчёт режимов резания на операцию точение (чистовой переход).
Блок исходных данных:
1. Тип производства – серийное
2. Вид заготовки – пруток Æ35
3. Материал детали – 10Х23Н18
4. Диаметр обработанной поверхности – Æ25k6
5. Длина заготовки – 2D
6. Шероховатость обработанной поверхности – Ra 1,63
7. Крепление заготовки – в патроне
Содержание операции – точить поверхность 25k6 на длину 70 мм начисто.
55 руб.