Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3

Цена:
800 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon Контр.docx

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.&#8195

Дополнительная информация

Комментарии: Оценка: Зачет
Дата оценки: 04.04.2024
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
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
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1000 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения
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
User Владислав161 : 21 марта 2024
300 руб.
Методы машинного обучения. Вариант 3.
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
User ilyawest : 3 апреля 2020
800 руб.
Методы машинного обучения. Вариант 3.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11
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
User IT-STUDHELP : 10 октября 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №11 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26
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)
User IT-STUDHELP : 10 октября 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №26 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
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,
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10
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)
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №10 promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04
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
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04 promo
Лабораторная работа №1. Мировые информационные ресурсы
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
User annaprogramist : 19 октября 2021
150 руб.
Электропривод прессовых машин
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
User kostak : 27 августа 2011
10 руб.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №6 по дисциплине «Теория электрических цепей (часть 2)». Вариант №03 (2019 год сдачи)
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
User teacher-sib : 3 июня 2019
250 руб.
promo
Автоматизированные системы управления на железнодорожном транспорте
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
User max555 : 20 июля 2009
up Наверх