Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3

Цена:
800 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon Контр.docx
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 №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 №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 №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
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18
Контрольная работа Вариант №18 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), (1
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18 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
Распределенные системы в телекоммуникациях, лаб 1
РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СИСТЕМЫ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ, лабораторная 1, вариант 4. Зачтено в декабре 2023. Выполняю работы по СибГУТИ на заказ Почта: totemmo@mail.ru
User Алексей Totemmo : 13 декабря 2023
600 руб.
Проект внутризоновой оптической линии связи на участке г. Зеленоград – г. Химки – г. Красногорск
Проект внутризоновой оптической линии связи на участке г. Зеленоград – г. Химки – г. Красногорск Расчеты для 14-ого варианта Преподаватель Елистратова Год сдачи 2019г Распределительные системы и технологии Отсутствует экономическая часть (5) т.к. преподаватель ее не требовал
User ksemerius : 27 января 2020
1000 руб.
Проект внутризоновой оптической линии связи на участке г. Зеленоград – г. Химки – г. Красногорск
Создание единой, эффективной, универсальной мультисервисной структуры телефонной сети за счет применения плоской архитектуры
Дипломный проект представляет собой создание единой, эффективной, универсальной мультисервисной структуры телефонной сети за счет применения «плоской» архитектуры с применением технологий пакетной передачи голосового трафика, служащей основой для внедрения любых услуг связи в необходимом количестве путем эволюционного перехода от традиционных сетей с коммутацией каналов к сетям с коммутацией пакетов.
User VikkiROY : 4 марта 2015
265 руб.
Лабораторная по дисциплине: Основы обработки данных. Вариант 2
Лабораторная работа Тема: Проверка статистических гипотез о виде распределения Цель работы. Проверка гипотезы о виде распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Задача № 3 Используя критерий Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности X с эмпирическим распределением выборки: 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 6 9 26 25 30 26 21 24 20 8 5
User xtrail : 27 июля 2024
400 руб.
promo
up Наверх