پروژه آماده پایتون

موسسه همیارپروژه یک پروژه بسیارکاربردی را در حوزه پایتون انجام داده است. و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت دانلود پروژه توضیحات زیر را بخوانید و آن را دانلود نمایید.

توضیحات پروژه پایتون:

از جمله زبان های برنامه نویسی که مهندسین کامپیوتر سایت همیار پروژه سابقه کار کردن با آن را دارند، زبان برنامه نویسی پایتون Python است. در اینجا یک پروژه با نرم افزار پایتون انجام داده ایم. در زیر بخشی از اطلاعات پروژه قابل مشاهده است. و اطلاعات کامل تر پروژه در لینک روبرو قابل رویت می باشد: فایل اطلاعات پروژه پایتون

Instructions

The expected performance and the approximate computation time required are checked in the code, any deviation from these expected values is too high (0) for the corresponding sub-question.

Discount

The delivery of the notebook (.ipynb) ended in my Portal.

The discount must be made no later than Wednesday, November 6 at 9:30.

weighting

This assignment counts for 7% of the final grade.

Q1. Backpropagation algorithm (5pt)

Let the hyperbolic tangent neuron activation function, defined by the following equation:

Develop the equations to update the weights and biases of a multilayer perceptron with neurons using the hyperbolic tangent activation function. Do not forget to give the equations to update the output layer as well as the hidden layers.

Answer Q1

Please put your answer, including the approach, of the Q1 in this cell.

Q2. Nonlinear Discriminants (5pt)

The following classifiers, presented in class:

-Ranking by the k-nearest neighbors with Euclidean distance (neighbors.KNeighborsClassifier);

-Gaussian kernel wide boundary separators (svm.SVC), note that the kernel parameter of the function is γ = ۱/۲σ۲;

-Multilayer perceptron for ranking (neural_network.MLPClassifier). For this method, use the parameter max_iter = 100;

You must test these discriminants with the Pendigits dataset (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pen-Based+Recognition+of+Handwritten+Digits), for the recognition of handwritten digits (10 classes ) from 8 points of the character lines (16 variables). Use the provided fetchPendigits function. Normalize the data in [0,1] 𝐷 ​​before your treatments (preprocessing.minmax_scale). Use 5500 randomly selected instances as training data and the remaining 5492 data for testing. Note that the last column of the dataset corresponds to the class labels.

پروژه آماده پایتون:

این پروژه با نرم افزار پایتون می باشد. و کدهای آن تا حد امکان ساده نوشته شده تا بتوانید براحتی آن را درک کرده و فراگیرید.

نمونه پروژه های پایتون:

سایت همیارپروژه تاکنون صدها پروژه پایتون برای مشتریان خود انجام داده. که برخی از آنها را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت مشاهده این نمونه پروژه های پایتون برروی لینک روبرو کلیک نمایید : پروژه های پایتون

سفارش انجام پروژه پایتون :

درصورتی که پروژه ای دارید که میخواهید آن را به ما بسپارید و یا در انجام پروژه خود ایراد و اشکالی دارید و میخواهید که برای رفع آن به شما کمک کنیم. میتوانید از طریق لینک انجام پروژه های پایتون  پروژه و توضیحات را برای ما ارسال کنید و یا با شماره های ۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ – ۰۹۳۳۰۸۵۹۲۷۵ تماس بگیرید.

نحوه دریافت پروژه آماده پایتون:

جهت دریافت پروژه با پایتون کافیست آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه نموده.و بعداز پرداخت هزینه لینک دانلود را مشاهده نمایید. درصورت خرابی لینک دانلود از طریق شماره ۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ میتوانید گزارش خرابی را اطلاع داده، تا پروژه از طریق دیگری برای شما ارسال شود.

خرابی لینک دانلود :

درصورت هرگونه مشکل در دانلود فایل پروژه می توانید با پشتیبانی سایت به شماره ۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ تماس بگیرید. و یا به آیدی تلگرامی @fnalk پیام دهید تا پروژه از طریق دیگیری برای شما واریز گردد.

150000 تومان – خرید نهایی کردن خرید مورد به سبد خرید اضافه شد