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
3 семестр ДО. «Цифровая обработка сигналов». Зачет. В3. Билет №7
Мария60
: 22 февраля 2019
Исходные данные итогового задания зависят от:
- номера группы, в которой обучается студент (51),
- две последние цифры пароля студента (03).
1. Дано коэффициенты ОДПФ.
Определить значения , построить график дискретного сигнала.
2. Дано разностное уравнение дискретной цепи.
Изобразить каноническую схему дискретной цепи.
Записать передаточную функцию дискретной цепи.
Проверить устойчивость дискретной цепи.
3. Дана передаточная функция дискретной цепи.
Изобразить шумовую модель дискретной ц
300 руб.
Контрольная работа. Дополнительные главы математического анализа. (Вариант 03)
Sim831
: 26 марта 2014
1. Исследовать сходимость числового ряда.
2. Найти интервал сходимости степенного ряд
3. Вычислить определенный интеграл с точностью до 0.001, разложив подынтегральную функцию в степенной ряд и затем проинтегрировать его почленно.
4. Разложить данную функцию f(x) в ряд Фурье в указанном интервале.
5. Найти общее решение дифференциального уравнения.
6. Найти частное решение дифференциального уравнения , удовлетворяющее начальным условиям
200 руб.
Валютные риски и способы управления ими
evelin
: 2 ноября 2012
1. Понятие валютных рисков
1.1. Определение валютного риска 4
1.2. Типы валютных курсов 5
1.3. Факторы, влияющие на валютный курс 6
1.4. Риск и валютные операции 7
2. Управление валютным риском
2.1. Этапы и методы управления валютным риском. 10
2.2. Методы снижения валютного риска 12
2.3. Методы страхования от валютных рисков
10 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Современные технологии в программировании (часть 1). Вариант №7
IT-STUDHELP
: 17 июля 2020
Тема: Последовательные контейнеры STL и модульное тестирование
Цель: Сформировать практические навыки разработки абстракций данных на основе контейнеров STL и модульного тестирования средствами VisualStudio.
Задание
Реализовать обработку данных пользовательского типа (объектов класса) с помощью контейнера в соответствии с вариантом задания и со следующей спецификацией:
• приложение заполняет контейнер данными, которые вводятся пользователем с консоли;
• выводит содержимое контейнера на консоль д
600 руб.