Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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), (6,12,3), (7,14,3), (9,9,3), (1,12,3), (4,13,3), (8,9,3)}: тестовый объект x’=(6,10)
Весовая функция:
1) — метод ближайших соседей;
k = 4
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
Задание:
1-Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
2-Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
=============================================
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), (6,12,3), (7,14,3), (9,9,3), (1,12,3), (4,13,3), (8,9,3)}: тестовый объект x’=(6,10)
Весовая функция:
1) — метод ближайших соседей;
k = 4
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
Задание:
1-Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
2-Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 07.07.2023г.
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: 07.07.2023г.
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
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 и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
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,
1300 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 №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.
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 №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.
Другие работы
Организация и проектирование технологии диагностирования технологических и транспортных машин на предприятиях
Рики-Тики-Та
: 10 ноября 2011
СОДЕРЖАНИЕ:
Задание на курсовой проект. стр. 3
Введение. стр. 4-6
1. Характеристика станции технического обслуживания. стр. 7
2. Выбор перечня услуг (работ), выполняемых СТО. стр. 8,9
3. Расчет годового числа автомобиле-заездов и годового числа автомобилей комплексно обслуживаемых на СТО. стр. 10
4. Расчет годового объёма по ТО и ТР, для заданного числа комплексно обслуживаемых автомобилей. стр. 11
5. Корректировка годового объёма по ТО и ТР. стр. 11
6. Распределение объема работ по вида
55 руб.
Социально-трудовая мобильность. Миграция как вид социально-трудовой мобильности
evelin
: 25 сентября 2013
План работы
1. Сущность, типы, виды, методы анализа и функции социально-трудовой мобильности
2. Факторы социально-трудовой мобильности
3. Миграция как вид социально-трудовой мобильности
Список использованной литературы
1. Сущность, типы, виды, методы анализа и функции социально-трудовой мобильности
Социально-трудовая мобильность – это перемещения людей из одних социально-профессиональных групп, сфер занятости, видов трудовой деятельности и рабочих мест в другие. В современной экон
15 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: «Направляющие системы электросвязи». Билет № 13
te86
: 8 июня 2013
1. Модовая дисперсия.
2. Электрооптические коммутаторы.
Модовая дисперсия связана с различным временем прохождения участка волокна световых мод, двигающихся по разным траекториям.
В пределах числовой апертуры в многомодовое волокно может быть введено несколько сотен разрешенных мод. Все они будут распространяться по различным траекториям, имея различное время прохождения от источника до приемника. Суммарный импульс, полученный приемником сигнала, оказывается сильно растянутым во временной област
180 руб.
Девиантное поведение у подростков как проблема социальной работы в Республике Беларусь
evelin
: 15 октября 2013
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Социальная сущность девиантного поведения
1.1 Характеристика понятия «девиантное» поведение, основные его причины
1.2 Виды и основные формы девиантного поведения молодежи
ГЛАВА 2. Подростковый возраст и его особенности
2.1 Предпосылки девиации в подростковом возрасте
2.2 Особенности осуществления профилактики девиантного поведения у подростков
Заключение
Список используемой литературы
ПриложениЕ 1
ПриложениЕ 2
ПриложениЕ 3
ВВЕДЕНИЕ
Нормативные системы о