Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта:
N = 3
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=6
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
6) (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)
Весовая функция:
3) — метод парзеновского окна фиксированной ширины ; h=0.1
Здесь — заданная неотрицательная монотонно невозрастающая функция на , K(r)=e^(-r)
k = 3
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
Задание:
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений. 
Выбор варианта:
N = 3
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=6
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
6) (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)
Весовая функция:
3) — метод парзеновского окна фиксированной ширины ; h=0.1
Здесь — заданная неотрицательная монотонно невозрастающая функция на , K(r)=e^(-r)
k = 3
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)
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
Комментарии: Оценка: Зачет
Дата оценки: 04.04.2024
Дата оценки: 04.04.2024
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта:
N = 3
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=6
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
6) (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), (6,1
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения
Владислав161
: 21 марта 2024
Задание
Предоставлен набор данных, для этих данных необходимо:
1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения. От варианта зависят весовая функция и значение k.
2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений. От варианта зависит выбор обучающей выборки.
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N = 3. Nв = ((N + 13) mod 11) + 1 = ((3 + 13) mod 11) + 1 = 6
Вариант весовой
300 руб.
Методы машинного обучения. Вариант 3.
ilyawest
: 3 апреля 2020
Вариант: Nв = 6; Nвф = 3; Nвд = 1
1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения
Вариант выборки для метода ближайших соседей:
(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)
2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Вариант выборки для метода построения решающего дерева:
(X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11
IT-STUDHELP
: 10 октября 2023
Вариант No11
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 11
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=3.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
3) (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).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3.
Весовая функция:
3) — метод парзенов
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26
IT-STUDHELP
: 10 октября 2023
Вариант No26
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 26
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=8.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
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).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=2.
Весовая функция:
2)
1000 руб.
Контрольная 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,
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10
IT-STUDHELP
: 6 июля 2023
Контрольная работа
Вариант No10
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)
1000 руб.
Контрольная 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
1000 руб.
Другие работы
Лабораторная работа №1. Мировые информационные ресурсы
annaprogramist
: 19 октября 2021
1. МЕСТО И РОЛЬ ОТРАСЛИ В ЭКОНОМИКЕ РОССИИ
2. ПОКАЗАТЕЛИ И ОСНОВНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОТРАСЛИ
Растениеводство
Животноводство
3. ЗАГРУЖЕННОСТЬ РЫНКА СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
4. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ
5. ЭКСПОРТ/ИМПОРТ
6. КРУПНЕЙШИЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ОТРАСЛИ И ИХ РАЗМЕЩЕНИЕ
7. ПОДДЕРЖКА ОТРАСЛИ ГОСУДАРСТВОМ
150 руб.
Электропривод прессовых машин
kostak
: 27 августа 2011
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Обзор промышленных установок и характеристика применяемого сырья
2 Описание технологического процесса
2.1 Описание технологической схемы
2.2 Описание оборудования
2.3 Краткая характеристика оборудования.
2.3.1 Экструдер с червячным прессом ЧП 90x30 2.3.2 Загрузчик ЗГВ 500
2.3.3 СушилкаСГ-300
2.3.4 Головка трубная ГТ-50/75
2.3.5 Калибратор
2.3.6 Охлаждающая ванна
2.3.7 Толщиномер
2.3.8 Маркиратор
2.3.9 Тянущее устройство
2.3.10 Длиномер
2.3.11 Машина намоточная.
3 Систе
10 руб.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №6 по дисциплине «Теория электрических цепей (часть 2)». Вариант №03 (2019 год сдачи)
teacher-sib
: 3 июня 2019
Лабораторная работа No 6
Исследование пассивных амплитудных корректоров
1. Цель работы
Исследование частотной характеристики ослабления и структуры пассивного амплитудного корректора.
2. Подготовка к выполнению работы
При подготовке к работе изучить теорию амплитудных и фазовых корректоров, методы расчета параметров элементов и частотных характеристик (глава 18 электронного учебника).
3. Теоретическое исследование
3.1. Задание 1
Нечетные варианты (номер варианта – 1,3,5,7,9 – определяется по
250 руб.
Автоматизированные системы управления на железнодорожном транспорте
max555
: 20 июля 2009
ВВЕДЕНИЕ 4
1. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТОМ
5
1.1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ 5
1.2. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА АСУЖТ 6
2. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ЧАСТЬ АСУЖТ 8
2.1. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СХЕМА 8
2.2. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО
УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ
8
2.3. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
СОРТИРОВОЧНЫМИ СТАНЦИЯМИ
11
2.4. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА
РЕЗЕРВИРОВАНИЯ МЕСТ И ПРОДАЖИ БИЛЕТОВ
«ЭКСПРЕСС»
13
2.5. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
ВАГОННЫМ ПАРКОМ
14
3. ОБЕСПЕЧИ