«Методы машинного обучения»

Цена:
700 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 3E1769AB-2FC4-4AE8-B679-8DE44D43D95E.rar [51 KB]
material.view.file_icon Лабораторная.docx [58 KB]

Необходимые программы

Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2:
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

2023г, зачет

Похожие материалы

«Методы машинного обучения»
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий. Всем студентам предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо: 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (описание метода можно найти по ссылке). От варианта зависят весовая функция и значение k. 2) Построить классифик
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User Илья272 : 5 ноября 2023
1300 руб.
Методы машинного обучения. Билет №6
Билет №6 1) Что такое правило Хэбба? 2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?
СибГУТИ Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 24 ноября 2021
350 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №1
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 1 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=4. Обучающая последовательность и тестовый объект: 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). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновского окна фиксированной ши
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 24 ноября 2021
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Билет №12
Билет №12 1) Что такое «выбросы»? Как осуществляется фильтрация выбросов в непараметрической регрессии? 2) Что такое «проблема мультиколлинеарности» в задачах многомерной линейной регрессии? Какие есть три подхода к её устранению?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №7
Задание на лабораторную работу Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2: Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 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 регрес
Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
500 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №8
Выбор варианта: N = 8 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=11 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=1 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 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)}
Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №7
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 7 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=10. Обучающая последовательность и тестовый объект: 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), (13,9,2), (9,7,2)}: тестовый объект x’=(7,3). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновского окна фиксированной ширины
Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Билет №1
Билет №1 1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации? 2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
Билеты экзаменационные Методы машинного обучения.
User IT-STUDHELP : 15 ноября 2021
350 руб.
promo

Другие работы

.Поперечный разрез двигателя 6у 110-100
.Поперечный разрез двигателя 6у 110-100( формат А-1) - рабочий объем 5,702, степень сжатия 8,7 Выполнен в Компасе 3D12V. Может быть полезен для студентов автомобильных специальностей.
Автомобили и технологическое обслуживание Чертежи
User Qiwir : 8 марта 2014
19 руб.
.Поперечный разрез двигателя 6у 110-100
Экзаменационная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №15
Содержание 1. Задание (Вариант 15) 3 2. Исходные данные 4 3. Оценка параметров линейной регрессии 7 3.1 Результаты анализа, полученные программным способом 7 3.2 Проверка значимости отдельных коэффициентов 7 3.3 Статистики уравнения 8 3.4 Другие возможности анализа оценок уравнения регрессии 9 4. Внесение поправок в модель регрессии 10 4.1 Результаты анализа, полученные программным способом 10 4.2 Проверка значимости отдельных коэффициентов 10 4.3 Дальнейший анализ значимости коэффициентов 11 5.
ДО СИБГУТИ Эконометрика Работа Экзаменационная
User Учеба "Под ключ" : 29 октября 2016
800 руб.
Математический анализ. Контрольная работа. Вариант № 7
Вариант №7 1. Найти пределы функции 2. Найти значение производной функции в точке x=0 3. Провести исследование функции с указанием: а) области определения и точек разрыва; б) экстремумов; в) асимптот. По полученным данным построить график функции. 4. Найти неопределенные интегралы 5. Вычислить площадь области, заключенной между линиями Оценка: зачет Год сдачи: 2010
Математический анализ СибГУТИ Работа Контрольная
User ambagoestoyou : 3 марта 2012
50 руб.
Расчёт экономической эффективности разработки и создания программы
Целью курсовой работы по дисциплине экономика отрасли является определение эффективности разрабатываемого продукта для автоматизации учёта поступления и реализации стройматериалов. В данной курсовой работе необходимо произвести расчёты по определению экономической целесообразности внедрения разрабатываемого программного продукта, рассчитать затраты, связанные с внедрением приложения, определить цену, по которой может быть реализован данный программный продукт. Так же необходимо охарактеризовать
Работа Экономика
User Elfa254 : 3 ноября 2013
10 руб.
up Наверх