Цель работы заключается в разработке и тестировании рекомендательной системы, основанной на методах машинного обучения и анализа данных, с использованием языка Python.
Задача исследования включает выбор набора данных для обучения и тестирования и определение метрик оценки качества рекомендаций (точность, полнота, F1-мера).
Представлены - теоретический материал, рекомендации по оформлению работы, ответы по заданию и список литературы.
Похожие методические разработки
Цель работы: научиться использовать язык Python для анализа данных о погоде и создания простых моделей прогнозирования.
1. Сбор данных о погоде
Загрузите данные о погоде в формате CSV или JSON.
2. Импорт библиотек
Импортируйте необходимые библиотеки для работы с данными и анализа:
· pandas для работы с данными;
· numpy для математических операций;
· matplotlib для визуализации данных.
3. Чтение данных
Прочитайте данные о погоде из файла CSV или JSON с помощью pandas.
4. Преобразование данных
Преобразуйте данные о погоде в формат, подходящий для анализа. Например, удалите ненужные столбцы и преобразуйте время в нужный формат.
5. Анализ данных
Проанализируйте данные о погоде, используя функции numpy и pandas. Определите корреляции между различными параметрами погоды (температура, влажность, давление и т. д.).
6. Создание модели прогнозирования
Создайте простую модель прогнозирования погоды, используя методы машинного обучения, такие как линейная регрессия или деревья решений. Обучите модель на данных и проверьте её точность.
7. Визуализация результатов
Постройте графики и диаграммы, чтобы визуализировать результаты анализа и модели прогнозирования. Используйте matplotlib для создания графиков.
8. Обсуждение результатов
Обсудите полученные результаты, сделайте выводы о том, какие параметры погоды наиболее важны для прогнозирования и какие факторы могут влиять на изменение погоды.
9. Заключение
Подведите итоги лабораторной работы, укажите, какие навыки были приобретены и какие возможности предоставляет использование языка Python для анализа данных о погоде.
Представлен теоретический материал и требования к отчёту.
Цель работы: Создать музыкальный генератор, который будет генерировать мелодии в стиле джаз, анализировать их структуру и представлять результаты анализа пользователю.
В работе представлен ответ к каждому этапу.
В работе представлены этапы:
1. Создайте класс MusicGenerator, который будет содержать методы для генерации мелодий и анализа их структуры...
2. Реализуйте метод generateMelody()...
3. Реализуйте метод analyzeMelody()....
4. Создайте основной класс MusicAnalysis...
5. В классе MusicAnalysis создайте метод runMusicGenerator(), который будет вызывать метод generateMelody()....
6. Создайте графический интерфейс для отображения результатов анализа мелодий...
7. Протестируйте работу музыкального генератора и анализатора, сгенерировав несколько мелодий и проанализировав их структуру.
8. Внесите улучшения в код и графический интерфейс, чтобы сделать работу программы более удобной и эффективной.
9. Сохраните результаты работы программы в файл или базу данных для дальнейшего анализа и сравнения различных музыкальных стилей и жанров.
В работе представлен теоретический материал и требования к выполнению работы. Также представлен ответ - рабочий код к каждому заданию.
Цель работы: Ознакомиться с основами машинного обучения и научиться создавать и анализировать алгоритмы на языке Java.
Задание 1: Классификация изображений
Создайте программу на Java, которая будет классифицировать изображения на основе их содержимого. Используйте библиотеки машинного обучения, такие как OpenCV или TensorFlow.
Задание 2: Распознавание речи
Разработайте программу на Java, которая будет распознавать речь пользователя и переводить её в текст.
Задание 3: Анализ данных
Создайте программу на Java, которая будет анализировать данные из файла или базы данных и выводить статистические показатели.
Задание 4: Рекомендационная система
Разработайте рекомендательную систему на основе предпочтений пользователей.
Задание 5: Обработка естественного языка
Создайте программу на Java, которая будет обрабатывать тексты на естественном языке
Методические материалы и рабочие листы — это надёжные помощники учителей, родителей и репетиторов. Все пособия созданы опытными преподавателями и подходят как для индивидуальных, так и для групповых занятий.
Рабочие листы — это новый удобный способ увлечь детей темой урока, помочь им закрепить пройденное и проверить знания. Они содержат увлекательные и необычные задания и дополнительные материалы по теме урока.
В нашем маркетплейсе есть методические разработки, ориентированные на учеников 1-11 классов, дошкольников и студентов. Выбирайте, скачивайте и проводите занятия, на которые ученики будут ходить с удовольствием!
