Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon ЛР2.docx
material.view.file_icon ЛР3.docx
material.view.file_icon
material.view.file_icon data2.csv
material.view.file_icon Отчет.docx
material.view.file_icon 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

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

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
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
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
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
1150 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19 promo
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
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
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
900 руб.
promo
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
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
User IT-STUDHELP : 19 июня 2023
1000 руб.
promo
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
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)
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
1150 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10 promo
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
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
User IT-STUDHELP : 19 июня 2023
1450 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
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
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19 promo
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
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
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
800 руб.
promo
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
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
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
800 руб.
promo
Теплотехника РГАУ-МСХА 2018 Задача 8 Вариант 81
Определить поверхность нагрева стального рекуперативного газовоздушного теплообменника (толщина стенок δс=3 мм) при прямоточной и противоточной схемах движения теплоносителей (рис. 6.2 и 6.3), если объемный расход воздуха при нормальных условиях Vн, средний коэффициент теплоотдачи от воздуха к поверхности нагрева α1, от поверхности нагрева к воде α2=500 Вт/(м²·К), коэффициент теплопроводности материала стенки трубы (стали) λ=50 Вт/(м·К), теплоемкость топочных газов сг=1,15 кДж/(кг·К), плотность
User Z24 : 27 января 2026
300 руб.
Теплотехника РГАУ-МСХА 2018 Задача 8 Вариант 81
Использование средств Фонда обязательного медицинского страхования
Содержание Введение 1. Нормативно-правовое регулирование использования средств Фонда обязательного медицинского страхования РФ 1.1 Фонд обязательного медицинского страхования – цели, задачи, функции, структура 1.2 Законодательное регулирование использования средств ФОМС 2. Современное состояние использования средств ФОМС 2.1 Анализ деятельности ФОМС 2.2 Структура расходов ФОМС Заключение Список использованной литературы Введение В стране в настоящее время действует Федеральная целевая программа
User VikkiROY : 7 ноября 2012
10 руб.
Таможенный тариф как инструмент экономической политики государства
Анализировав географическую структуру можно отметить, что после вступления Украины в ВТО в 2008 произошли изменения, которые в какой-то мере повлияли на конкурентоспособность нашей продукции на мировом рынке и следовательно повлекли за собой ряд изменений: Установление среднего размера закрепленных пошлин на сельскохозяйственную продукцию на уровне 11,1%; установление средней ставки таможенных пошлин на промышленные товары в размере 4,6%; полное устранение тарифов на ввоз гражданской авиатехники
User Elfa254 : 2 августа 2013
10 руб.
Исследование корректирующих кодов (6-й вариант)
Цель работы: исследование синдромного декодера Меггита с ОС. Исходные данные: g(x) = x4 + x + 1; [11,7]; d = 3; Выполнение: 1.Схема исследуемой системы: 2.Схема порогового декодера 3.Алгоритм. 4.Исходный текст программы реализующей кодек. 5.Выводы.
User xtrail : 11 марта 2013
60 руб.
up Наверх