Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей»
Вариант 05
Выбор варианта:
NC = 5
Тип классификатора:
NВ = (NC mod 3) + 1 = 3
3. Метод парзеновского окна с относительным размером окна.
Вариант функции ядра для метода празеновского окна определяется по формуле:
NЯ = ((NC · 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1 = 1
1. Q — квадратическое K(x) = (1 - r2)2[r ≤ 1]
Вариант файла с данными для классификации определяется по формуле:
NФ = ((NC + 2) mod 5) + 1 = 3
Файл: data3.csv.
1 Результаты тестирования
Надёжность предсказания реализованного классификатора на тестовой выборке составила 94.39 %.
=============================================
Лабораторная работа 2. «Решающие деревья»
1 Таблицы, показывающие % точности предсказания типа атак в зависимости от изменения параметров дерева решений и леса
Таблица 1. Результаты N запусков Решающего дерева
Максимальная глубина дерева
(max_depth) Максимальное количество
листьев
(max_leaf_nodes) точность предсказания в
процентах
1 1 2 83,9%
2 5 10 93,2%
3 50 100 98,8%
4 100 200 99,0%
Таблица 2. Результаты M запусков леса
Максимальная глубина дерева
(max_depth) Максимальное количество
листьев
(max_leaf_nodes) Количество деревьев
(n_estimators) точность предсказания в
процентах
1 1 1 2 77,7%
2 5 5 10 93,4%
3 50 50 100 96,9%
4 100 100 200 99,9%
2 Параметры дерева, на которых достигается наилучшая точность предсказания
Максимальная глубина дерева (max_depth): 100
Максимальное количество листьев (max_leaf_nodes): 200
3 Параметры леса, на которых достигается наилучшая точность предсказания
Максимальная глубина дерева (max_depth): 100
Максимальное количество листьев (max_leaf_nodes): 100
Количество деревьев (n_estimators): 200
=============================================
Лабораторная работа 3. «Регрессия»
1 Результаты работы программы
Таблица 1. Результаты 10 запусков
Номер запуска Процент правильности предсказания типа статьи
1 98.7 %
2 98.5 %
3 98.7 %
4 98.5 %
5 98.6 %
6 98.6 %
7 98.3 %
8 98.8 %
9 98.7 %
10 98.6 %
Среднее значение предсказания типа статьи исходя из 10 запусков: 98,6 %.
=============================================
Вариант 05
Выбор варианта:
NC = 5
Тип классификатора:
NВ = (NC mod 3) + 1 = 3
3. Метод парзеновского окна с относительным размером окна.
Вариант функции ядра для метода празеновского окна определяется по формуле:
NЯ = ((NC · 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1 = 1
1. Q — квадратическое K(x) = (1 - r2)2[r ≤ 1]
Вариант файла с данными для классификации определяется по формуле:
NФ = ((NC + 2) mod 5) + 1 = 3
Файл: data3.csv.
1 Результаты тестирования
Надёжность предсказания реализованного классификатора на тестовой выборке составила 94.39 %.
=============================================
Лабораторная работа 2. «Решающие деревья»
1 Таблицы, показывающие % точности предсказания типа атак в зависимости от изменения параметров дерева решений и леса
Таблица 1. Результаты N запусков Решающего дерева
Максимальная глубина дерева
(max_depth) Максимальное количество
листьев
(max_leaf_nodes) точность предсказания в
процентах
1 1 2 83,9%
2 5 10 93,2%
3 50 100 98,8%
4 100 200 99,0%
Таблица 2. Результаты M запусков леса
Максимальная глубина дерева
(max_depth) Максимальное количество
листьев
(max_leaf_nodes) Количество деревьев
(n_estimators) точность предсказания в
процентах
1 1 1 2 77,7%
2 5 5 10 93,4%
3 50 50 100 96,9%
4 100 100 200 99,9%
2 Параметры дерева, на которых достигается наилучшая точность предсказания
Максимальная глубина дерева (max_depth): 100
Максимальное количество листьев (max_leaf_nodes): 200
3 Параметры леса, на которых достигается наилучшая точность предсказания
Максимальная глубина дерева (max_depth): 100
Максимальное количество листьев (max_leaf_nodes): 100
Количество деревьев (n_estimators): 200
=============================================
Лабораторная работа 3. «Регрессия»
1 Результаты работы программы
Таблица 1. Результаты 10 запусков
Номер запуска Процент правильности предсказания типа статьи
1 98.7 %
2 98.5 %
3 98.7 %
4 98.5 %
5 98.6 %
6 98.6 %
7 98.3 %
8 98.8 %
9 98.7 %
10 98.6 %
Среднее значение предсказания типа статьи исходя из 10 запусков: 98,6 %.
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Зачет
Дата оценки: 19.06.2023г.
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Оценка: Зачет
Дата оценки: 19.06.2023г.
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
Контрольная работа
Вариант No5
Выбор варианта:
N = 5
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=8
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=6
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
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
1450 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей»
Вариант 10
Выбор варианта:
NC = 10
Тип классификатора:
NВ = (NC mod 3) + 1 = 2
3. Метод парзеновского окна с фиксированным h.
Вариант функции ядра для метода празеновского окна определяется по формуле:
NЯ = ((NC · 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1 = 2
2. T — треугольное K(x) = (1 − r)[r ≤ 1]
Вариант файла с данными для классификации определяется по формуле:
NФ = ((NC + 2) mod 5) + 1 = 3
Файл: data3.csv.
1 Результаты тестирования
Надёжность предсказа
900 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
Вариант №19
Лабораторные работы 1
Варианты (вариант № 19): функции №3, выборки № 2, ядра № 3.
2. Метод парзеновского окна с фиксированным h. Используется прямоугольное ядро.
=============================================
Лабораторная работа 2. «Решающие деревья»
1 Таблицы, показывающие % точности предсказания типа атак в зависимости от изменения параметров дерева решений и леса
Таблица 1. Результаты N запусков Решающего дерева
Максимальная глубина дерева
(max_depth) Максимальное количеств
900 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
Вариант №19
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 19
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=11.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
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)}: тестовый объект x’=(13,10).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3.
Весовая функция:
3) — метод парзеновск
1150 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
Вариант No10
Контрольная работа
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)
1150 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №1
«Метод k ближайших соседей»
Цель работы
Цель ‒ реализовать и исследовать классификатор на основе метода k ближайших соседей в взвешенной модификации (NV=1) в соответствии с формулами выбора по Nc. Согласно заданию, веса задаются как w_i=((k+1-i)/k)^q при q ∈ {2,3,4} (Nw=2), а файл данных выбирается по формуле Nf=((Nc+2) mod 5 + 1, что для Nc=03 даёт data1.csv. Данные случайно разбиваются на три равные части; две части используются для обучения, одна ‒ для теста, при
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
Контрольная работа
Вариант No5
Выбор варианта:
N = 5
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=8
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=6
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
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
700 руб.
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №3
«Регрессия»
Цель работы
Построить модель логистической регрессии для бинарной классификации новостей (поддельная/правдивая), провести не менее 10 случайных экспериментов с разбиением 70/30, оценить долю правильных ответов (accuracy), свести результаты в таблицу и проверить работу модели на одном конкретном примере.
1. Загрузка данных и разметка классов
Фрагмент кода:
Результат (из лога):
2. Построение конвейера признаков и модели
Фрагмент кода:
3. Серия из
800 руб.
Другие работы
Вариант №16. Вал. сечения
coolns
: 13 февраля 2019
Упражнение 46
Вариант 16 Вал сечения
Начертить главный вид вала, взяв направление взгляда по стрелке А Выполнить три сечения. Сечение плоскостью А расположить на продолжении следа секущей плоскости, сечение плоскостью Б - на свободном месте чертежа, сечение плоскостью В - в проекционной связи.
Выполнено в компасе 3D V13.
Чертеж выполнен на формате А3 + 3Д модель
Помогу с другими вариантами.Пишите в Л/С.
60 руб.
Экономическая модель предприятия на орошаемых землях
evelin
: 4 ноября 2013
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Раздел I Размеры производства, основные экономические показатели предприятия
а) Определение объема производства, продаж и каналов реализации
Раздел II Определение производственных ресурсов предприятия
а) Расчет материальных затрат на возделывание культур
б) Расчет затрат труда и численности коллектива
Раздел III Определение себестоимости производимой продукции
а) Определение состава и расчет структуры затрат на производство продукции
б) Определение полной себестоимост
10 руб.
Сложный разрез. Вариант 5 - Корпус
.Инженер.
: 26 января 2026
Т.А. Унсович, А.В. Савицкая. Сборник заданий по инженерной графике. Изображения - виды, разрезы, сечения. Сложный разрез. Вариант 5 - Корпус
По двум заданным проекциям построить третью. Выполнить указанный в задании сложный разрез детали. При необходимости дополнить изображения простыми разрезами и сечениями. Нанести обозначение на секущую плоскость и разрез. Проставить на изображениях детали все необходимые размеры.
По выполненному комплексному чертежу детали вычертить ее аксонометрическу
200 руб.
Техническая термодинамика и теплотехника УГНТУ Задача 3 Вариант 18
Z24
: 14 декабря 2025
ухой газ массой 1 кг совершает ряд последовательных термодинамических процессов (1-2; 2-3; 3-4).
Определить:
— давление, удельный объем и температуру газа в каждой точке (1, 2, 3, 4);
— для каждого процесса определить:
1) изменение внутренней энергии;
2) изменение энтальпии;
3) теплоту процесса;
4) термодинамическую работу расширения;
5) потенциальную работу;
— суммарное количество подведенной и отведенной теплоты и работы;
— построить в р-υ — координатах графическо
240 руб.