Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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 парзеновского окна фиксированной ширины , h=0.1.
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=3.
Используется та же обучающая последовательность и тестовый объект:
Задание:
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Список литературы
Листинг No 2
=============================================
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 парзеновского окна фиксированной ширины , h=0.1.
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=3.
Используется та же обучающая последовательность и тестовый объект:
Задание:
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Список литературы
Листинг No 2
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 10.10.2023г.
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: 10.10.2023г.
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 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 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 №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,
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.
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 №21
IT-STUDHELP
: 26 декабря 2022
Контрольная работа
Вариант No21
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта:
N = 21
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=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:
2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1),
1000 руб.
Другие работы
Особенности качения автомобильного колеса в различных режимах торможения
yura909090
: 19 апреля 2012
Для описания сцепных свойств колеса с опорной поверхностью предложено использовать жесткотсную модель шины.
При исследовании взаимодействия колеса с опорной поверхностью были определенны основные факторы влияющие на крутильную жёсткость и деформацию колеса в процессе торможения.
В ходе исследования были получены эмпирические зависимости адекватно описывающие взаимодействие эластичного колеса при его качении с максимальной эффективностью по поверхности коэффициент трения которой находится в диапа
50 руб.
Лабораторная работа №1-3 по дисциплине: Функциональное и логическое программирование. Вариант №1.
Леший
: 3 января 2020
Лабораторная работа 1
Тема работы
Обработка списков в языке CLISP
Задание на лабораторную работу:
Напишите на языке CLISP программу для работы со списками по заданию. Обязательно использование рекурсии. Ввод всех входных данных должен запрашиваться с клавиатуры в процессе работы программы (функции). Не допускается использование: функционалов, а в теле рекурсивной функции - операторов SET и SETQ.
Вариант 1. Преобразуйте одноуровневый список L во вложенный по следующему правилу. Например, при
777 руб.
Макроекономіка, її суть та завдання (реферат)
DocentMark
: 31 октября 2012
Основні проблеми теми: - Макроекономіка складова економічної науки. - Об’єкт, суб’єкт макроекономіки. - Функції макроекономіки. - Методологічні особливості та методи макроекономічного аналізу. - Макроекономіка та економічна політика. - Історія розвитку макроекономічної науки.
Макроекономіка складова економічної науки. В економічній теорії розділяють макро та мікро аналіз, при цьому макро аналіз виходить із необхідності обґрунтування закономірності функціонування національної економіки в цілому.
5 руб.
Нефтегазовый комплекс России
Elfa254
: 3 сентября 2013
Важнейшей проблемой ТЭК России является устранение кризисного положения в добыче и воспроизводстве сырьевой базы в нефтегазовой промышленности. Из-за дефицита капиталовложений в последние годы нарушились нормальные воспроизводственные процессы — от подготовки сырьевой 6азы и строительства новых мощностей до ремонта и реконструкции действующих объектов. Регулирование инвестиционных процессов в нефтегазовой отрасли ТЭК — нелегкая задача, особенно в условиях практического отсутствия централизованн
5 руб.