Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17

Цена:
1300 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon КР в.17.docx
material.view.file_icon ЛР в.17.docx
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.

=============================================
=============================================

Лабораторная работа

Задание:
7. Y=1/X+〖log〗_5 X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75.

------------------------------------------------------------------------------

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 полученной модели стоится прогнозное значение для заданного значения независимой переменной. Исходные данные и прогнозное значение отображаются на графике, который необходимо приложить к отчёту.

Отчёт по лабораторной работе включает в себя текст задания в соответствии с вариантом, исходный код полученного скрипта с поясняющими комментариями, вывод исходных данных в табличном виде, полученное значение прогноза для заданного в варианте значения независимой переменной, полный вывод работы скрипта и график. Степень полинома для построения модели студенту необходимо определить самостоятельно.

Для защиты лабораторной работы будут предложены контрольные вопросы, соответствующие теме и дополнительное контрольное значение, для которого нужно будет вычислить прогноз при помощи полученного скрипта.

=============================================

Дополнительная информация

Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Зачет
Дата оценки: 07.07.2023г.

Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04
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
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1300 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04 promo
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18
Контрольная работа Вариант No18 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), (
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1300 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18 promo
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №21
Лабораторная работа Вариант No21 Задание: Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая переменная – мощность двигат
User IT-STUDHELP : 26 декабря 2022
1200 руб.
promo
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №21
Лабораторная работа: Основы работы с пакетом R Вариант 21 Задание: Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая пере
User IT-STUDHELP : 14 ноября 2022
1200 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №21 promo
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 10
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 9 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=1. Обучающая последовательность и тестовый объект: 1) (X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1), (1,1,1), (2,7,1), (3,8,1), (2,4,1), (8,7,2), (11,12,2), (12,14,2), (8,13,2)}: тестовый объект x’=(5,8). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=1. Весовая функция: 1) — метод ближайших соседей. Вариант выборки для мет
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1350 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 10 promo
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
Лабораторная работа Задание: 7. Y=1/X+〖log〗_5 X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75. ------------------------------------------------------------------------------ 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
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
500 руб.
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
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,
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17 promo
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18 2022 г.
Контрольная работа Вариант No18 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
User Alexey312451 : 18 марта 2024
800 руб.
Определение коэффициента продуктивности скважин
Продуктивность - это коэффициент, характеризующий возможности скважины по добыче нефти. Коэффициент продуктивности - это отношение дебита скважины к депрессии. Проводится для определения коэффициента продуктивности скважины. Не менее четырех раз меняется режим работы скважины (дебит) с помощью штуцерной колодки. При каждом значении дебита замеряют величину забойного давления. Величину пластового давления, замеряют в остановленной скважине. Виды продуктивности: Продуктивность по нефти Продуктив
User evelin : 4 января 2014
15 руб.
Модернизация бульдозера ДЗ-42Г с метателями грунта
Зміст Вступ……………………………………………………………………………… 1. Техніко – економічне обгрунтування теми курсового проекту……….. 1.1. Організація та проведення патентного пошуку…………….......... 1.2. Аналіз технічних рішень бульдозерних робочих органів……….. 2. Розрахунок основних параметрів проектованого бульдозера…………. 2.1. Вихідні дані………………………………………………………… 2.2. Вибір габаритних розмірів відвалу……………………………….. 2.3. Розрахунок параметрів метального обладнання………………. 2.4. Розрахунок потужності приводу метальника грунт
User SerFACE : 16 октября 2014
500 руб.
Модернизация бульдозера ДЗ-42Г с метателями грунта
ИГ.05.28.04 - Ключ. Ломаный разрез Вариант 28
Выполнено в программе КОМПАС 3D v20. Задание: 1. Выполнить указанный ломаный разрез. 2. Нанести размеры. В состав работы входят 3 файла: - 3D модель данной детали (*.m3d); - чертеж (*.cdw); - чертеж (*.png).
User Чертежи СибГУ, СФУ : 20 сентября 2022
75 руб.
ИГ.05.28.04 - Ключ. Ломаный разрез Вариант 28
Австрийская (Венская) школа экономических учений
Австрийская (Венская) школа, пожалуй, больше всех направлений маржинализма заслуживает название «школа». Она возникла вокруг кафедры Венского университета, которую долгие годы возглавлял Карл Менгер. Основными представителям и австрийской школы помимо Менгера являются его последователи Ф. Визер и Е. Бём-Баверк. 1. Методологические особенности австрийской школы Главные методологические особенности австрийской школы можно сформулировать следующим образом. Последовательный и бескомпромиссный субъе
User alfFRED : 9 февраля 2013
5 руб.
up Наверх