Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения - Билет 17 2022 г.
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Билет №17
1)Каков вероятностный смысл регуляризации? Какие типы регуляризаторов Вы знаете?
2)Объяснить связь между длиной кода и вероятностью наблюдаемых (прогнозируемых) данных.
Комментарий: Работа зачтена.
Сдано в 2022 г.
1)Каков вероятностный смысл регуляризации? Какие типы регуляризаторов Вы знаете?
2)Объяснить связь между длиной кода и вероятностью наблюдаемых (прогнозируемых) данных.
Комментарий: Работа зачтена.
Сдано в 2022 г.
Похожие материалы
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет №10
IT-STUDHELP
: 4 ноября 2022
Билет 10
---------------------------
Влпросы:
1) Что такое ядро в SVM? Зачем вводятся ядра? Любая ли функция может быть ядром?
2) Что такое обобщённый алгоритм классификации (надо помнить формулу)? Какие вы знаете частные случаи?
350 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Билет № 2
IT-STUDHELP
: 13 апреля 2021
Билет №2
Задания:
1) Метод стохастического градиента. Расписать градиентный шаг для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации
2) Постановка задачи многомерной линейной регрессии. Матричная запись
350 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.
Методы машинного обучения. Вариант №1
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
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
1000 руб.
Методы машинного обучения. Билет №6
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
Билет №6
1) Что такое правило Хэбба?
2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?
350 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №8
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
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
500 руб.
Методы машинного обучения. Билет №1
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Билет №1
1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации?
2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
350 руб.
Другие работы
Контрольная работа по дисциплине: Представление графической информации. Вариант №4
Учеба "Под ключ"
: 13 октября 2016
Задание
Написать программу конвертор. Для уменьшения количества цветов выбираются наиболее часто встречаемые цвета в исходном изображении. Причем эти цвета не должны быть слишком похожими друг на друга. Для сравнения цветов вычисляются разности между RGB составляющими.
Delta=(R1-R2)^2 + (G1-G2)^2+ (B1-B2)^2
Программа должны выводить изображение на экран до и после конвертирования.
4. Преобразовать True Color PCX файл в 256-цветный PCX файл.
500 руб.
Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем
ni.tanya
: 11 ноября 2008
Автор: Л.Н. Александровская, И.З. Аронов, А.И. Елизаров, Р.Е. Исламов, О.Д. Розова, А.В. Цырков | Год издания: 2001
Изложена современная теория вероятностно-статистического анализа
безопасности сложных технических систем на стадии проектирования и
эксплуатации. В качестве базовой концепции анализа безопасности принята
методология «приемлемого риска». Даны основные понятия в области
обеспечения безопасности, введены ее наиболее важные показатели. Рассмотрены
современные методы вероятностн
Спроектировать коробку скоростей для токарно-револьверного станка 1П326
Рики-Тики-Та
: 10 декабря 2011
Содержание
Задание............................................................................................................. стр. 3
Введение........................................................................................................... стр. 4
1. Кинематический расчет привода стан-ка.................................................... стр. 6
1. 1 Выбор варианта коробки скоростей........................................................ стр. 6
1. 2 Графоаналитический метод ра
55 руб.
Теплотехника КемТИПП 2014 Задача А-5 Вариант 95
Z24
: 15 февраля 2026
В паровом подогревателе вода нагревается от температуры t′ до температуры t″.
Определить поверхность нагрева подогревателя и расход пара для противоточной схемы движения теплоносителей, если:
— давление пара p, степень сухости его x;
— температура конденсата tк;
— производительность аппарата по воде m;
— коэффициент теплоотдачи со стороны пара α1, со стороны воды α2.
Толщина стальной стенки теплообменника 3 мм. Стенка покрыта слоем накипи толщиной 0,5 мм.
Коэффициент полезно
200 руб.