Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Аннотация на работу
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.
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 (методические указания и пример приведены ниже); От варианта зависят весовая функция и значение k.
2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений (методические указания и пример приведены ниже). От варианта зависит выбор обучающей выборки.
Как определить свой вариант? У каждого студента есть некоторый номер N, который его уникально идентифицирует, этот номер – последние 2 цифры пароля.
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
Nв=((N+13) mod 11)+1
Вариант весовой функции определяется по формуле:
Nвф=((N+7) mod 4)+1
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
Nвд=((N∗N+2) mod 11)+1
В отчёте по контрольной работе необходимо указать свой номер и результаты расчётов по указанным выше формулам. После чего уже описывать подробный ход решения. Для метода построения решающих деревьев необходимо изобразить графически получившееся в итоге дерево (можно как в примере).
Варианты для контрольной работы
Для всех вариантов в методе ближайших соседей значение k (количество соседей) необходимо брать на 1 больше, чем количество классов в обучающей последовательности.
Варианты обучающих последовательностей и тестового объекта:
Исходные данные
Таблица 1 – Исходные данные
Показатель Значение
Вариант 03
обучающих последовательностей и тестового объекта (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), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}: тестовый объект x’=(6,1)
Варианты весовых функций:
метод парзеновского окна фиксированной ширины ; h=0.1
Здесь — заданная неотрицательная монотонно невозрастающая функция на , K(r)=e^(-r)
k 3
Задание
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.
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 (методические указания и пример приведены ниже); От варианта зависят весовая функция и значение k.
2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений (методические указания и пример приведены ниже). От варианта зависит выбор обучающей выборки.
Как определить свой вариант? У каждого студента есть некоторый номер N, который его уникально идентифицирует, этот номер – последние 2 цифры пароля.
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
Nв=((N+13) mod 11)+1
Вариант весовой функции определяется по формуле:
Nвф=((N+7) mod 4)+1
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
Nвд=((N∗N+2) mod 11)+1
В отчёте по контрольной работе необходимо указать свой номер и результаты расчётов по указанным выше формулам. После чего уже описывать подробный ход решения. Для метода построения решающих деревьев необходимо изобразить графически получившееся в итоге дерево (можно как в примере).
Варианты для контрольной работы
Для всех вариантов в методе ближайших соседей значение k (количество соседей) необходимо брать на 1 больше, чем количество классов в обучающей последовательности.
Варианты обучающих последовательностей и тестового объекта:
Исходные данные
Таблица 1 – Исходные данные
Показатель Значение
Вариант 03
обучающих последовательностей и тестового объекта (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), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}: тестовый объект x’=(6,1)
Варианты весовых функций:
метод парзеновского окна фиксированной ширины ; h=0.1
Здесь — заданная неотрицательная монотонно невозрастающая функция на , K(r)=e^(-r)
k 3
Задание
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Дополнительная информация
СибГУТИ, 2023 год, Зачет,Ракитский А.А
Похожие материалы
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
700 руб.
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
250 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Контрольная работа по методам классификации
1. Постановка задачи
Необходимо реализовать два метода классификации:
1. Метод ближайших k соседей (kNN) с весовой функцией Парзеновского окна.
2. Метод построения дерева решений (CART) с использованием критерия Джини.
Каждый студент работает с индивидуальными данными, определяемыми по последним двум цифрам пароля (в данном случае ‒ N = 03).
Требуется:
- рассчитать свои варианты по формулам;
- построить классификатор для тестовой точки по каж
1500 руб.
Онлайн-тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности (100% верно)
Roma967
: 17 января 2026
Вопрос № 1
Регрессионный анализ – это
Статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную
Процесс, в результате которого большое число переменных, относящихся к имеющимся наблюдениям, сводят к меньшему количеству независимых влияющих величин
Многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы
Процесс исследования
500 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 05
SibGUTI2
: 25 июля 2024
Контрольная работа по методам классификации
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.
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 (методические указания и пример приведены ниже); От вариант
400 руб.
Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Лабораторные работы 1,2,3. Вариант 22
banderas0876
: 14 ноября 2023
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей»
450 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
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 7 октября 2023
Вариант №10
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), (1,10,3), (9,7,3),
600 руб.
Другие работы
Теплотехника КемТИПП 2014 Задача Б-5 Вариант 54
Z24
: 15 февраля 2026
Определить поверхность нагрева противоточного подогревателя молока, а также расход греющей воды, если заданы:
— температура молока на входе в подогреватель t′2;
— температура молока на выходе из подогревателя — t″2;
— температуры греющей воды на входе и выходе — соответственно t′1 и t″1;
— производительность аппарата по молоку – m;
— коэффициенты теплоотдачи: со стороны молока α2; со стороны воды α1.
— коэффициент полезного использования тепла ηm.
Толщина стальной стенки те
200 руб.
Дискретная математика. Экзамен. Билет №7
Gotish
: 12 ноября 2014
1.Проверить, является ли отношением эквивалентности на множестве всех прямых на плоскости отношение "перпендикулярных прямых".
2.С помощью равносильных преобразований упростить булеву функцию.
3.Построить конечный детерминированный автомат, минимизировать его, записать канонические уравнения
100 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Метрология, стандартизация и сертификация в инфокоммуникациях Вариант: 11
konst1992
: 11 февраля 2018
3. Границы максимальной неопределенность случайной составляющей погрешности результата наблюдений Δ макс;
4. Оценку среднего квадратического отклонения погрешности случайной составляющей результата измерения (стандартную неопределенность результата измерения) S( );
5. Границы доверительного интервала (расширенную неопределенность) для результата измерения расстояния до места повреждения e при заданной доверительной вероятности a ;
6. Записать результат измерения расстояния до места повреждения в
450 руб.
Экономическая теория как наука
alexxxxxxxela
: 17 декабря 2013
Экономика, 2 семестр, вариант №3
Тема: «Экономическая теория как наука»
План:
Введение. 3
2. Экономическая наука: предмет, методы исследования и этапы становления. 4
2.1 Предмет, функции и структура экономической науки 4
2.2 Методы исследования экономических явлений 5
2.3 Основные этапы становления и развития экономической науки 7
Заключение. 13
Список литературы: 14
50 руб.