Практические задания Системы искусственного интеллекта 2
1 задание
На основе готовых данных постройте модель классификации (деревья принятия решений) и визуализируйте ее
в виде графа.
Исходный датасет: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pittsburgh+Bridges (2-я версия)
2 задание
С использованием готового набора данных обучите 3 модели классификации и сравните их точность работы.
Исходный датасет: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pittsburgh+Bridges (2-я версия)
3 задание
Сгенерируйте набор данных и проведите его кластеризацию по методу k-means с использованием разных
метрик. Результаты кластеризации визуализируйте.
4 задание
Сгенерировать набор данных для построения регрессионной модели и обучить на этих данных нейронную сеть
прямого распространения.
1 задание
На основе готовых данных постройте модель классификации (деревья принятия решений) и визуализируйте ее
в виде графа.
Исходный датасет: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pittsburgh+Bridges (2-я версия)
2 задание
С использованием готового набора данных обучите 3 модели классификации и сравните их точность работы.
Исходный датасет: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pittsburgh+Bridges (2-я версия)
3 задание
Сгенерируйте набор данных и проведите его кластеризацию по методу k-means с использованием разных
метрик. Результаты кластеризации визуализируйте.
4 задание
Сгенерировать набор данных для построения регрессионной модели и обучить на этих данных нейронную сеть
прямого распространения.
