ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.02.2024
Просмотров: 449
Скачиваний: 3
7,-0.18,-2.979,-0.447,-1.109,7.466,3.068,1.08,1.796,6.651,-7.487,-1.287,2.067,1.301,2.09,7.187,9.117,-3.686,2.65,-2.897,2.863,4.010,-0.21,8.76,-3.108,-7.079,-3.127,2.957,0.011,-0.047,8.106,-0.777,-3.872,-2.16,2.565,0.012,5.367,1.125,-4.575,-2.041,3.402,-0.109,2.013,-6.548,1.407,3.792,9.954,7.258,0.297,3.014,0.345,-7.102,0.782,1.407,5.114,0.452,1.015,-4.388,2.987,1.967,11.82,6.574,-1.691,3.016,4.497,7.429,-7.366,-0.175,0.859,2.532,4.017,0.602,-3.688,2.148,-0.613,6.706,0.436,1.018,-0.257,4.618,-4.02,-4.496,-3.409,1.546,0.019,0.71,-2.306,3.544,-1.233,3.264,4.456,1.020,6.221,2.804,-7.445,-1.951,2.804,0.504,2.021,6.176,8.79,-4.975,-1.706,-3.235,5.979,4.022,2.319,7.792,-2.747,-6.0,-4.003,4.51,0.023,-7.145,2.03,0.722,5.073,5.948,4.759,3.024,-4.003,4.796,0.81,-7.239,-4.177,5.705,0.025,-7.601,3.367,2.846,7.103,10.774,0.575,3.026,2.636,-4.637,3.442,-3.952,0.81,-0.37,1.027,0.931,5.947,-3.746,-5.141,-6.627,4.257,0.028,4.238,2.223,-5.187,-2.637,-0.626,1.431,2.029,3.501,9.89,-4.341,1.204,-1.836,6.359,4.030,6.224,7.599,-5.436,2.579,-3.133,5.28,4.0Вопрос
24НеверноБаллов: 0,0 из 1,0Отметить вопросТекст вопросаС использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных данных отвечает за метку класса (столбец "C"), остальные столбцы отвечают за атрибуты (столбцы "A1", "A2", "A3"). Загруженные данные используются для построения дерева классификации. При этом применяется библиотека Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи ответов: "A3 <= -1.625" или "A2 <= -6.359".Содержимое файла data.csv:,A1,A2,A3,C0,-2.694,-5.621,-5.3,4.01,-3.661,-1.607,-6.643,4.02,-2.513,-10.554,12.439,0.03,-5.914,-6.606,8.564,0.04,-3.415,3.07,-4.362,2.05,3.302,0.539,1.836,3.06,8.474,-5.405,-5.812,1.07,-3.597,-5.038,10.679,0.08,-2.59,1.233,-12.027,2.09,10.891,-7.108,-2.551,1.010,5.703,-2.106,-3.111,1.011,-4.229,2.024,-0.555,2.012,-3.402,1.879,-5.353,2.013,-4.392,-6.435,13.67,0.014,3.536,4.652,4.023,3.015,-6.694,-9.856,-4.615,4.016,-5.123,-2.071,-5.448,4.017,1.349,-1.608,3.465,3.018,4.918,-0.741,1.795,3.019,-3.96,0.654,-4.6,2.020,8.442,-5.928,-2.905,1.021,0.991,4.026,-6.163,2.022,7.954,-3.039,-2.086,1.023,6.511,-3.381,-5.79,1.024,-7.307,-4.274,-2.564,4.025,-5.828,-4.975,12.401,0.026,-3.608,0.575,-8.646,4.027,-0.04,1.497,3.746,3.028,-6.866,-5.454,12.249,0.029,1.824,2.834,2.407,3.030,-8.374,-7.239,10.748,0.0Вопрос 25НеверноБаллов: 0,0 из 1,0Отметить вопросТекст вопросаТребуется рассчитать выходной сигнал одного нейрона с функцией активации сигмоид для заданного вектора входных сигналов X. Значения входных весовых коэффициентов равны 0,5, смещение равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:X = [-0.88 -0.75 -0.29 0.36 -0.05 -0.61 -0.88 -0.72 0.09 0.19].Вопрос 26НеверноБаллов: 0,0 из 1,0Отметить вопросТекст вопросаС помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить координаты центра кластера
, находящегося ближе к точке с координатами (0, 0). Значение каждой координаты округлить с помощью функции round() до 2 знаков. Примеры записи ответов: «(1.02, -2.04)» или «(-2.02, 2.04)».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-1.175,-5.505
1,-0.344,6.537
2,0.314,5.295
3,-1.068,-6.032
4,0.205,6.532
5,-1.061,-5.476
6,-0.629,-6.509
7,-0.036,5.187
8,-0.799,-6.163
9,0.775,5.505
10,-0.869,-6.516
11,1.027,6.456
12,-1.187,-6.541
13,-1.768,-5.985
14,-1.608,-6.469
15,0.148,6.207
16,-0.353,5.783
17,0.108,6.175
18,-0.793,5.9
19,-0.541,-6.14
20,-2.123,-6.496
21,0.276,4.963
22,-1.674,-5.838
23,0.462,5.845
24,0.622,6.235
25,-0.89,-6.208
26,0.472,5.002
27,0.548,6.252
28,-1.077,-5.8
29,-1.837,-5.823
Вопрос 27
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».
Исходные данные:
W = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5], b = 0.5
A1 = [-0.53 -0.93 0.16 -0.74 0.37], D1 = -1
A2 = [0.37 0.75 -0.75 0.18 -0.89], D2 = 1
A3 = [-0.36 -0.09 0.81 0.08 -0.93], D3 = 1
Вопрос 28
Неверно
Баллов: 0,0 из 1,0 Отметить вопрос
Текст вопроса
С помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».
Содержимое файла data.csv:
,X,Y
0,-0.514,1.983
1,1.094,1.662
2,-0.627,1.621
3,1.057,-0.42
4,1.178,-0.375
5,-0.226,-0.566
6,1.202,-1.05
7,0.217,-0.633
8,2.295,-2.594
9,0.243,-0.705
10,-0.62,1.838
11,-1.578,-1.976
12,0.365,-0.503
13,-0.84,-0.59114,-0.206,1.1915,-2.053,0.86916,2.153,-1.33517,0.247,-1.9418,1.608,0.38819,0.4,0.40520,-0.957,-0.22221,-0.544,0.28822,0.228,1.02723,0.103,2.01824,0.533,-0.29125,2.823,0.68126,0.076,-1.24627,0.226,-1.8428,0.114,-1.88529,-0.921,-0.232Вопрос 29НеверноБаллов: 0,0 из 1,0Отметить вопросТекст вопросаС помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".Содержимое файла data.csv:,A1,A2,A3,A4,A5,A6,C0,-3.619,-6.559,0.721,7.386,-2.807,2.867,2.01,2.856,-8.665,1.904,-6.179,7.135,1.566,1.02,-5.927,-4.14,9.324,7.413,10.474,2.306,0.03,-1.159,-8.586,1.991,8.99,-4.966,2.997,2.04,2.184,-7.827,7.329,-6.061,5.191,2.95,1.05,-2.335,-6.655,6.724,-4.406,10.165,7.583,4.06,-6.295,6.685,2.814,-8.887,-0.538,5.673,3.07,-3.821,-4.899,7.59,-1.012,10.812,8.372,4.08,-4.235,-5.479,9.054,9.622,8.816,-0.378,0.09,6.287,-3.225,13.051,-5.963,11.409,-0.879,1.010,-2.455,-7.897,-2.934,5.245,-1.829,3.837,2.011,-4.457,-5.591,7.874,-2.926,9.982,5.666,4.012,-4.993,9.044,1.644,-5.18,-2.068,5.977,3.013,-0.179,-10.925,1.42,5.441,-5.493,6.518,2.014,-8.085,5.764,-0.003,-7.153,-1.776,3.412,3.015,-0.554,-8.654,-0.917,10.312,1.706,2.179,2.016,-6.53,9.106,-0.981,-5.966,0.453,2.668,3.017,-6.974,-5.03,13.874,9.748,7.549,0.317,0.018,-5.695,-7.373,10.464,12.547,7.124,-0.049,0.019,-2.515,-7.3,5.837,-5.857,9.314,7.166,4.020,0.844,-9.015,8.144,-5.664,7.349,-0.443,1.021,-7.075,4.757,-0.523,-9.306,-0.731,3.771,3.022,0.706,-2.896,8.891,-1.67,7.426,4.481,4.023,-4.282,-2.503,9.771,11.642,8.114,-1.099,0.024,-2.771,-6.579,5.95,-1.458,4.17,7.3,4.025,0.643,-11.09,5.863,-3.255,9.728,3.453,1.026,-7.777,-5.493,9.401,9.476,10.04,-0.454,0.027,-1.517,-10.646,8.554,-6.522,8.785,3.608,1.028,-0.622,-5.784,-0.764,5.074,-2.991,4.461,2.029,-3.894,6.097,4.683,-6.573,-3.655,6.031,3.030,-4.309,-3.465,13.671,7.714,9.321,3.671,0.0Вопрос 30НеверноБаллов: 0,0 из 1,0Отметить вопросТекст вопросаС помощью библиотеки sklearn на основе алгоритма k-means производится кластеризация точек на плоскости. Для этого с использованием библиотеки pandas осуществляется загрузка выборки данных из файла data.csv, который содержит значения координат точек (X, Y) исследуемых объектов. При кластеризации используются стандартные параметры алгоритма k-means, кроме n_clusters=2. Требуется определить количество объектов в каждом кластере. При записи ответа значения приводить в порядке убывания. Примеры записи ответов: «20, 10» или «12, 11».