Четверг, 15.01.2026, 13:11
Приветствую Вас, Гость
[ Новые сообщения · Участники · Правила форума · Поиск · RSS ]
  • Страница 1 из 1
  • 1
Методы машинного обучения. Вариант 4
engineerklubДата: Вторник, 05.04.2022, 08:33 | Сообщение # 1
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 36581
Репутация: 0
Статус: Online
Методы машинного обучения. Вариант 4 

Тип работы: Работа Контрольная
Форматы файлов: Microsoft Word
Сдано в учебном заведении: СибГУТИ

Описание:
Контрольная работа по методам классификации

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)}: тестовый объект x’=(4,9)
Весовая функция:
4) — метод парзеновского окна переменной ширины;
k = 4
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
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)

Задание:
 Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.

СКАЧАТЬ
 
  • Страница 1 из 1
  • 1
Поиск:

Рейтинг@Mail.ru