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.
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. “Регрессия”. Для всех вариантов
SibGUTI2
: 25 июля 2024
Лабораторная работа No3
“Регрессия”
Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода логистической регрессии к заданному набору данных.
В набор данных входят 2 файла, в «True» находится информация о правдивых новостных заметках, в «Fake.csv» находится информация о поддельных новостях. Каждый файл состоит из следующих полей:
1. (title) – заголовок статьи;
2. (text) – содержимое статьи;
3. (subject) – тип новости;
4. (date) – дата опубликования стать
350 руб.
Онлайн Тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности.
IT-STUDHELP
: 29 сентября 2023
Вопрос No1
К основным задачам машинного обучения относятся:
Поиск скрытых закономерностей, генерация новых знаний
Классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности и прогнозирование
Обработка специализированных наборов данных, генерация новых наборов данных, сжатие данных
Повышение точности прогноза по сравнению с некоторой существующей прогнозирующей или решающей моделью, виртуализация данных, оптимизация
Вопрос No2
MSE это
Measure Square Evaluating, оценка квадратичной
700 руб.
Другие работы
Теоретическая механика РГАЗУ Задача 1 Рисунок 5 Вариант 9
Z24
: 18 ноября 2025
Определение реакций опор твёрдого тела
Определить реакции опор А и В плоской балки, если на нее действуют сосредоточенные силы Р1 и Р2, алгебраический момент пары сил М и равномерно распределенная нагрузка интенсивностью q.
Схемы нагружения десяти типов даны на рисунках под номерами от 1 до 10, а числовые данные для расчета приведены в таблице 6.
200 руб.
Безопасность дорожного движения
step85
: 19 ноября 2010
1. Введение ……………………………………………………..3
2. Оборудование кабинета по безопасности движения………6
3. Оборудование, применяемое в кабинетах…………………10
4. Тематические модульные стенды………………………….15
5. Основные положения Конвенции о дорожных знаках и сигналах……………………………………………………17
6. Схема рационального движения автотранспорта……….…21
7. Заключение…………………………………………………...23
8. Список литературы…………………………………………..24
С давних времён человек хотел освободиться от физических усилий или облегчить их при перемещении ч
Клиника интеллектуальных нарушений при раннем детском аутизме
Aronitue9
: 31 января 2013
Синдром раннего детского аутизма был описан американским детским психиатром Л. Каннером в 1943 г. Независимо от него близкий вариант синдрома описан в 1944 г. австрийским исследователем Х. Аспергер под названием "аутистическая психопатия". Ученик Фрейда Б. Беттельхейм имел в своей практике множество случаев успешного преодоления аутизма.
Изучением его, поиском путей гармонизации развития аутичного ребенка занимались многие специалисты разного профиля. Сегодня есть разные точки зрения на происхож
Модель. Вариант 13
Laguz
: 29 ноября 2025
Чертеж, 3д модель в компасе 21 + дополнительно сохранены в джпг
Если есть какие-то вопросы или нужно другой вариант, пишите.
60 руб.