پیاده‌سازی و ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌های غیرخطی با شبکه عصبی و SVM در پایتوندوشنبه 25, نوامبر 2019
پیاده‌سازی و ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌های غیرخطی با شبکه عصبی و SVM در پایتون
سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را در حوزه پیاده‌سازی و ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌های غیرخطی با شبکه عصبی و SVM در پایتون انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.
پایتون :
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز (open source) است که با داشتن هزاران کتابخانه در حوزه های مختلف قدرت بسیار زیادی را کسب نموده است.پایتون جزو محبوب ترین و سریعترین زبان های سطح بالاست.از جمله پروژه های قابل انجام با پایتون میتوان به پروژه های مهندسی نرم افزار ، هوش مصنوعی ، مهندسی برق ، مهندسی مکانیک ، مهندسی پزشکی ، هک و نفوذ ، طراحی سایت ، داده کاوی و … اشاره نمود.
توضیحات پروژه :
شماره پروژه : ۸۸۰
توضیح :
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.
نحوه خرید و دانلود فایل پروژه:
برای دانلود فایل های این پروژه ابتدا بروی دکمه خرید کلیک نمایید.
بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه “پیاده‌سازی و ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌های غیرخطی با شبکه عصبی و SVM در پایتون” برای شما نمایش داده می شود.
فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
سفارش پروژه مشابه :
درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید به صفحه انجام پروژه پایتون مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.
خرید پروژه های مشابه :
سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده پایتون را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.
دیدگاهتان را بنویسید