مقالات و تحقیق آماده
ارائه محصولات فایلی و دانلودی برای شما عزیزان
مقالات و تحقیق آماده
ارائه محصولات فایلی و دانلودی برای شما عزیزاندانلود حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
فرمت فایل دانلودی: .zipفرمت فایل اصلی: ipynb, pdf, csv
تعداد صفحات: 15
حجم فایل: 745 کیلوبایت
قیمت: 90000 تومان
توضیحات:
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون.
الگوریتم KNN را بر روی مجموعه داده ای Q11_data.csv اعمال کنید.ابتدا70درصد داده را برای آموزش و30درصد را برای تست در نظر بگیرید. سپس درصورتیکه مقدار k=3 باشد،
(الف) ماتریسConfusion Matrixرابه دست آورید.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
دانلود سایر پروژه
دانلود حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
فرمت فایل دانلودی: .zipفرمت فایل اصلی: ipynb, pdf, csv
تعداد صفحات: 15
حجم فایل: 745 کیلوبایت
قیمت: 90000 تومان
توضیحات:
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون.
الگوریتم KNN را بر روی مجموعه داده ای Q11_data.csv اعمال کنید.ابتدا70درصد داده را برای آموزش و30درصد را برای تست در نظر بگیرید. سپس درصورتیکه مقدار k=3 باشد،
(الف) ماتریسConfusion Matrixرابه دست آورید.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
دانلود سایر پروژه
دانلود حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون بخش 1
فرمت فایل دانلودی: .zipفرمت فایل اصلی: ipynb, pdf, csv
تعداد صفحات: 15
حجم فایل: 745 کیلوبایت
قیمت: 80000 تومان
توضیحات:
حل مسائل یادگیری ماشین با پایتون.
الگوریتم KNN را بر روی مجموعه داده ای Q11_data.csv اعمال کنید.ابتدا70درصد داده را برای آموزش و30درصد را برای تست در نظر بگیرید. سپس درصورتیکه مقدار k=3 باشد،
(الف) ماتریسConfusion Matrixرابه دست آورید.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
(ب)مقادیر معیارهایPrecision، Recall و F1 رابه دست آورید.
(ج).مقدارkرا از2تا15تغییر دهید و تغییرات مقادیرمعیارهای فوق رارسم کنید.برای چه مقدارk، الگوریتم بهترین نتیجه را می دهد.
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
دانلود سایر پروژه