Создан заказ №5535187
13 октября 2020
Реализовать линейный классификатор и реализовать однослойный перцептрон
Как заказчик описал требования к работе:
1. Выбрать [2 датасета с линейно неразделимыми данными](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) с количеством классов более 4 (2 признака и более 4). Для каждого класса количество точек не менее 50. Хотя бы 1 датасет должен быть уникальным во всей группе.
2. Реализовать линейный классификатор
3.
Реализовать однослойный перцептрон
4. Сравнить результаты работы двух методов классификации на одних и тех же данных (возможность работы для данных с различным количеством признаков)
5. Реализовать визуализацию работы методов для 2-мерных данных. (Различными цветами на плоскости обозначаются точки истинных классов и заливкой различных цветов обозначаются области классов определенных с помощью линейного классификатора и однослойного перцептрона)
**Результаты**
1. Параметры методов (к примеру, количество нейронов в скрытом слое, функции активации, начальные значения)
2. Метрики качества Accuracy, Precision, Recall, F1-measure для каждой пары {датасет, метод}
3. Сравнительная таблица результатов по каждому методу + характеристики используемого датасета (количество точек, размерность, соотношение обучающего и тестового множеств и др.)
**Визуализация (для 2-мерных данных)**
1. Точки на плоскости с исходной классификацией (различные классы разными цветами) (отдельно обучающее, отдельно тестовое множество)
2. Результат классификации точек на плоскости (разноцветные области) по каждому методу
**Демонстрация работоспособности лабораторной работы**
3. Продемонстрировать и объяснить отличия одного метода от другого (на результатах)
4. Определить лучший метод для каждого датасета
**Входные/выходные данные**
1. Входные данные (датасеты) в виде текстового файла. (к примеру, экспорт таблицы из Excel в формате TXT или CSV)
2. Выходные данные (результаты) сохраняются в виде HTML или DOCX отчета (текст и графики)
1. Работающее приложение
2. Датасеты
3. Текстовый файл со сценариями запуска (к примеру: myapp.exe dataset1 results)
4. Отчет по ЛР с приведенными результатами и пояснениями (к примеру, если Вы получили какой-то график, приведите ниже сценарий и параметры запуска вычислительного приложения
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
14 октября 2020
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Реализовать линейный классификатор и реализовать однослойный перцептрон.jpg
2020-10-17 11:49
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Все супер, автор сделала работу на отлично, со всемы пожеланиями, и требованиями.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
