Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Лабораторные работы 1,2,3. Вариант 22
-
Категории:
Интеллектуальные технологии информационной безопасности, ДО СИБГУТИ, Работа Лабораторная
-
Добавлен:
14.11.2023
-
Размер:
59 KB
-
Покупок:
2
-
Добавил:
banderas0876
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
Лаборатораная_работа_№2_Вариант_22.docx
|
|
Лаборатораная_работа_№3_Вариант_22.docx
|
|
Лаборатораная_работа_№1_Вариант_22.docx
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей»
Дополнительная информация
Уважаемый студент дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Интеллектуальные технологии информационной безопасности
Вид работы: Лабораторная работа 1,2,3
Оценка:Зачет
Дата оценки: 09.11.2023
Рецензия:Уважаемый ,
Задание выполнено верно.
Дементьева Кристина Игоревна
Оценена Ваша работа по предмету: Интеллектуальные технологии информационной безопасности
Вид работы: Лабораторная работа 1,2,3
Оценка:Зачет
Дата оценки: 09.11.2023
Рецензия:Уважаемый ,
Задание выполнено верно.
Дементьева Кристина Игоревна
Похожие материалы
Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Контрольная работа. Вариант 22
banderas0876
: 14 ноября 2023
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 22
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=3
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Решение:
(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)
1 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева прин
banderas0876
: 14 ноября 2023
250 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 №19
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
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 количеств
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 №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.
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.
Онлайн Тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности.
IT-STUDHELP
: 29 сентября 2023
Вопрос No1
К основным задачам машинного обучения относятся:
Поиск скрытых закономерностей, генерация новых знаний
Классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности и прогнозирование
Обработка специализированных наборов данных, генерация новых наборов данных, сжатие данных
Повышение точности прогноза по сравнению с некоторой существующей прогнозирующей или решающей моделью, виртуализация данных, оптимизация
Вопрос No2
MSE это
Measure Square Evaluating, оценка квадратичной
IT-STUDHELP
: 29 сентября 2023
700 руб.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы и средства защиты информации. Билет №7
SibGOODy
: 21 ноября 2018
Билет №7
1. Опишите сценарии использования систем ассиметричного шифрования при симметричном шифровании.
2. Поясните принцип работы протокола обмена сообщениями защиты.
SibGOODy
: 21 ноября 2018
350 руб.
Разработка технологии горячей прокатки листа 3,2×1320 мм на стане 1700 МарМК
Aronitue9
: 1 июня 2012
Введение
1 Стан 1700 Мариупольского металлургического комбината имени Ильича для прокатки листа
2 Технология производства листа на стане 1700 МарМК
3 Методика расчета параметров прокатки
3.1 Алгоритм расчета параметров прокатки в черновой группе клетей стана
3.1.1 Алгоритм расчета уширения
3.1.2 Алгоритм расчета температурного режима прокатки
3.1.3 Алгоритм расчета параметров прокатки в горизонтальных валках
3.1.4 Алгоритм расчета параметров прокатки в вертикальных валках
3.2 Алгоритм расчета па
Aronitue9
: 1 июня 2012
50 руб.
Особенности сертификации продукции
Lokard
: 15 марта 2014
Содержание.
Введение………………………………………………………………………………………..3
Основы сертификации………………………………………………………………………4
Сертификация импортной продукции……………………………………………………..5
Порядок проведения сертификации………………………………………………………10
Заключение……………………………………………………………………………………16
Литература ……………………………….……………………………………………………17
Введение.
Рассмотренная проблема сертификации особенно актуальна в России, когда российские предприниматели стремятся изо всех сил получить сиюминутную прибыль, не думая о последствиях продажи
Lokard
: 15 марта 2014
19 руб.
