Понедельник, 13.01.2025, 10:52
Приветствую Вас, Гость
[ Новые сообщения · Участники · Правила форума · Поиск · RSS ]
  • Страница 1 из 1
  • 1
Методы машинного обучения. Вариант №6
engineerklubДата: Понедельник, 14.11.2022, 08:39 | Сообщение # 1
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 29635
Репутация: 0
Статус: Offline
Методы машинного обучения. Вариант №6

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

Описание:
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.

Всем студентам предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо:

1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (описание метода можно найти по ссылке). От варианта зависят весовая функция и значение k.

2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений (методические указания и пример будут приведены ниже). От варианта зависит выбор обучающей выборки. Дополнительная теория по решающим деревьям:

Контрольная работа по методам классификации
 Выбор варианта: N = 6
 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=9.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
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), (6,12,3), (7,14,3), (9,9,3), (1,12,3), (4,13,3), (8,9,3)}, тестовый объект x’=(6,10).
 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=6.
 Обучающая последовательность и тестовый объект:
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).
 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