Четверг, 28.11.2024, 07:53
Приветствую Вас, Гость
[ Новые сообщения · Участники · Правила форума · Поиск · RSS ]
  • Страница 1 из 1
  • 1
Методы машинного обучения. Вариант №21
engineerklubДата: Понедельник, 26.12.2022, 17:46 | Сообщение # 1
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 28628
Репутация: 0
Статус: Offline
Методы машинного обучения. Вариант №21

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

Описание:
Контрольная работа

Вариант №21

Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта:
N = 21
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=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:
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), (1,10,3), (9,7,3), (5,13,3), (2,14,3)}: тестовый объект x’=(10,8)
Весовая функция:
1)  — метод ближайших соседей;
k = 4
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода построения решающего дерева:
4) (X,Y)={(7,9,1), (2,5,1), (5,6,1), (8,6,1), (7,6,1), (7,9,2), (14,7,2), (14,2,2), (6,7,2), (10,3,2), (11,9,2), (9,1,2)}: тестовый объект x’=(12,12)
Задание:
 Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений. 
 Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.

СКАЧАТЬ
 
engineerklubДата: Понедельник, 26.12.2022, 17:47 | Сообщение # 2
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 28628
Репутация: 0
Статус: Offline
Тип работы: Работа Конкурсная
Форматы файлов: Microsoft Word
Сдано в учебном заведении: СибГУТИ

Описание:
Лабораторная работа

Вариант №21

Задание:
Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая переменная – мощность двигателя. Контрольное значение для прогноза 145 л.с..

СКАЧАТЬ
 
  • Страница 1 из 1
  • 1
Поиск:

Рейтинг@Mail.ru