Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
-
Категории:
Интеллектуальные технологии информационной безопасности, СибГУТИ, Работа Лабораторная
-
Добавлен:
07.10.2023
-
Размер:
201 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
ЛР2.docx
|
|
ЛР3.docx
|
|
data2.csv
|
|
Отчет.docx
|
|
Программа.py
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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 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
4 Листинг программы
=============================================
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 %.
2 Листинг программы
=============================================
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 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
4 Листинг программы
=============================================
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 %.
2 Листинг программы
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 07.10.2023г.
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: 07.10.2023г.
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 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
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
1150 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
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
900 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
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
Над
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
1000 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)
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
1150 руб.
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
IT-STUDHELP
: 19 июня 2023
1450 руб.
Контрольная работа 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
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
600 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
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
800 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
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
800 руб.
Другие работы
Лабораторная работа по моделированию устройств телекоммуникаций. Вариант № 6
maximovpa
: 19 мая 2012
Временной и частотный анализ в среде PSpice
1 Цель работы
Приобретение навыков моделирования временных процессов на примере простейших цепей; изучение способов представления стандартных сигналов системе PSpice; изучение особенностей проведения частотного анализа.
2 Задание к лабораторной работе
2.1. Составить схемный файл для моделирования следующих независимых источников сигналов:
а) синусоидального напряжения;
б) экспоненциального напряжения;
в) импульсного напряжения;
г) кусочно-линейного
maximovpa
: 19 мая 2012
200 руб.
Пневмораспределитель 14.000
bublegum
: 3 мая 2020
Пневмораспределитель 14.000 сборочный чертеж
Пневмораспределитель 14.000 спецификация
Пневмораспределитель 14.000 3d модель
Заглушка 14.001
Клапан 14.004
Корпус 14.005
Втулка 14.007
Пружина 14.010
Гайка 14.011
Плунжер 14.012
Пневмораспределитель предназначен для подачи воздуха к рабочим органам лебедки и может применяться как пневмораспределитель тормозной системы в автомобилях. Принцип его работы следующий. Через отверстие А воздух подается под давлением 0,008...0,01 Па. При нажатии на плунжер
bublegum
: 3 мая 2020
170 руб.
Непрерывные генетические алгоритмы
Qiwir
: 13 августа 2013
Введение
В нашей жизни мы регулярно сталкиваемся с необходимостью решения оптимизационных и прогностических задач. Так, например, доход любой компании определяется качеством этих решений – точностью прогнозов и оптимальностью выбранных стратегий.
Примерами таких задач могут являться:
Прогнозирование курсов валют;
Прогнозирование спроса;
Прогнозирование дохода компании;
Прогнозирование уровня безработицы;
Оптимизация расписаний;
Оптимизация плана закупок, плана инвестиций;
Оптимизация стратегии р
Qiwir
: 13 августа 2013
10 руб.
Истоки и этапы развития информационных технологий
Aronitue9
: 15 мая 2012
Содержание
Введение
1.Понятие и истоки информационной технологии
1.1.Что такое информационная технология
1.2.Составляющие информационной технологии
1.3. Истоки информационной технологии
1.4.Истоки и этапы развития информационной технологии
2.Этапы развития информационных технологий
3. Информационные технологии и их роль в развитии современного общества
4.Многопродуктовая транспортная задача
5. Заключение
6. Библиографический список
7. Приложение
Цель информационной технологии - производство ин
Aronitue9
: 15 мая 2012
20 руб.
