| engineerklub | Дата: Среда, 11.10.2023, 15:40 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 29644
Статус: Offline
| Методы машинного обучения. Вариант №26
Тип работы: Работа Контрольная
Форматы файлов: Microsoft Word
Сдано в учебном заведении: СибГУТИ
Описание:
Вариант №26
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) — метод экспоненциально взвешенных ближайших соседей, где предполагается ( q=0.75).
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=8.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
(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.
Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения
Классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений
Список литературы
Листинг № 1
Листинг № 2
СКАЧАТЬ
|
| |
| |
