Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18 2022 г.
Состав работы
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Контрольная работа
Вариант No18
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), (13,9,2), (9,7,2)}: тестовый объект x’=(7,3)
Весовая функция:
2) — метод экспоненциально взвешенных ближайших соседей, где предполагается ; q=0.75
k = 3
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
Задание:
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Лабораторная работа
Задание:
8. Y=X^2/(〖log〗_10 X). Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5.
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.
Комментарии:
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Зачет
Дата оценки: 07.07.2023г.
Вариант No18
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), (13,9,2), (9,7,2)}: тестовый объект x’=(7,3)
Весовая функция:
2) — метод экспоненциально взвешенных ближайших соседей, где предполагается ; q=0.75
k = 3
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
Задание:
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.
Лабораторная работа
Задание:
8. Y=X^2/(〖log〗_10 X). Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5.
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.
Комментарии:
Проверил(а): Ракитский Антон Андреевич
Оценка: Зачет
Дата оценки: 07.07.2023г.
Похожие материалы
Контрольная и Лабораторная 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,
1300 руб.
Контрольная и Лабораторная 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
1300 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
Контрольная работа
Вариант No18
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), (
1300 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №21
IT-STUDHELP
: 26 декабря 2022
Лабораторная работа
Вариант No21
Задание:
Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая переменная – мощность двигат
1200 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №21
IT-STUDHELP
: 14 ноября 2022
Лабораторная работа: Основы работы с пакетом R
Вариант 21
Задание:
Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая пере
1200 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 10
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 9
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=1.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
1) (X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1), (1,1,1), (2,7,1), (3,8,1), (2,4,1), (8,7,2), (11,12,2), (12,14,2), (8,13,2)}: тестовый объект x’=(5,8).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=1.
Весовая функция:
1) — метод ближайших соседей.
Вариант выборки для мет
1350 руб.
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
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 полученно
700 руб.
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
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
1300 руб.
Другие работы
ГОСТ 13047.2-2002 Никель. Кобальт. Методы определения никеля в никеле
Lokard
: 9 мая 2013
Настоящий стандарт устанавливает электрогравиметрический (при массовой доле никеля до 98,8%) и расчетный (при массовой доле никеля свыше 98,8%) методы определения никеля в первичном никеле по ГОСТ 849.
10 руб.
Современные технологии программирования. Калькулятор простых дробей
RedSunrise
: 8 января 2018
Спроектировать и реализовать калькулятор для выполнения вычислений над числами заданными в соответствии с вариантом, используя классы Object Pascal и библиотеку визуальных компонентов VCL Delphi для построения интерфейса.
Варианты чисел:
o простые дроби.
Общие требования
Калькулятор обеспечивает вычисление выражений с использованием операций: +, -, *. / и функций: Sqr (возведение в квадрат), Rev (1/x - вычисление обратного значения) без учёта приоритета операций. Приоритет функций одинаковый, вы
20 руб.
Зачетная работа по информатике. Билет №4
Severniolen
: 30 августа 2021
Определить, что вычисляет следующий алгоритм
for ( int i=n1; !(n1 % i ==0 && n2 % i ==0); i--);
Варианты ответов:
1)остатки от делений n1 и n2 на i
2) общие делители для n1 и n2
3) делители для n1 и n2
Определить, что вычисляет представленный алгоритм
for ( int i=0; i<n; i++)
if (A[i]<0) break;
if (i==n) return 1;
return 0;
Варианты ответов:
1) есть ли в массиве отрицательные числа
2)количество отрицательных чисел массива
3)другое
Определить, что вычисляет представленный
100 руб.
ГОСТ Р 51256-2011 Технические средства дорожного движения. Разметка дорожная. Классификация. Технические требования
Lokard
: 29 июня 2013
Стандартинфо. Москва. 2012. 32 стр. Настоящий стандарт устанавливает форму, цвет, размеры и технические требования к разметке автомобильных дорог общего пользования.
10 руб.