Модель интеллектуального анализа данных

@sergun87 · Регистрация: 17.03.2015

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Всем привет!
Прилетело мне задание по питону очень не ординарное для меня.
Не могу решить его т.к. тупо не понимаю как))
Нужна помощь,и если кто то действительно поможет в долгу не останусь (обсудим в личке)

Вопрос такой :
построить модель , которая может предсказывать координату y.
Вы можете пройти тесты, если прогнозируемые координаты y находятся в пределах погрешности.

Вы получите комплект train, который нужно использовать для сборки модели.
После того, как вы создадите модель, тесты будут вызывать функцию predict и передавать ей x.

Ошибка будет рассчитана с помощью RMSE(https://www.statisticshowto.co... are-error/) .
Нельзя использовать библиотеки: sklearn, pandas, tensorflow, numpy, scipy
example_train_set = [(0, 1),
(2, 2),
(4, 3),
(9, 8),
(3, 5)]

predicted = [dm.predict(point) for point in example_test_set]

Объяснение
Модель интеллектуального анализа данных создается путем применения алгоритма к данным, но это больше, чем алгоритм или контейнер метаданных: это набор данных, статистики и шаблоны, которые можно применять к новым данным для создания прогнозов и выводов о взаимосвязях.

Вот такая задача. Я в питоне такие штуки еще не делал ))

@leontevarina · 29.11.2022, 14:30

sergun87, не нашел решения?

@sergun87 · 16.01.2023, 10:10 **[ТС]**

Нет, не нашел.
Если у вас есть решение- опубликуйте для народа в качестве примера .

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
BOINC: 22 года — и всё ещё работает Programma_Boinc 12.03.2026 BOINC: 22 года — и всё ещё работает Дэвид Андерсон написал ретроспективу. Кратко: в 2001 году он ушёл из United Devices, где был CTO, и за несколько месяцев написал ядро BOINC — клиент, сервер,. . .	SDL3 для Desktop (MinGW): Создаём пустое окно с нуля для 2D-графики на SDL3, Си и C++ 8Observer8 10.03.2026 Содержание блога Финальные проекты на Си и на C++: hello-sdl3-c. zip hello-sdl3-cpp. zip Результат:	Установка CMake и MinGW 13.1 для сборки С и C++ приложений из консоли и из Qt Creator в EXE 8Observer8 10.03.2026 Содержание блога MinGW - это коллекция инструментов для сборки приложений в EXE. CMake - это система сборки приложений. Здесь описаны базовые шаги для старта программирования с помощью CMake и. . .	Как дизайн сайта влияет на конверсию: 7 решений, которые реально повышают заявки Neotwalker 08.03.2026 Многие до сих пор воспринимают дизайн сайта как “красивую оболочку”. На практике всё иначе: дизайн напрямую влияет на то, оставит человек заявку или уйдёт через несколько секунд. Даже если у вас. . .
Модульная разработка через nuget packages DevAlt 07.03.2026 Сложившийся в . Net-среде способ разработки чаще всего предполагает монорепозиторий в котором находятся все исходники. При создании нового решения, мы просто добавляем нужные проекты и имеем. . .	Модульный подход на примере F# DevAlt 06.03.2026 В блоге дяди Боба наткнулся на такое определение: В этой книге («Подход, основанный на вариантах использования») Ивар утверждает, что архитектура программного обеспечения — это структуры,. . .	Управление камерой с помощью скрипта OrbitControls.js на Three.js: Вращение, зум и панорамирование 8Observer8 05.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере работает на Desktop и мобильных браузерах. Итоговый код: orbit-controls-threejs-js. zip. Сканируйте QR-код на мобильном. Вращайте камеру одним пальцем,. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Синхронизация спрайтов SDL3 и тел Box2D 8Observer8 04.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере. Итоговый код: finish-sync-physics-sprites-sdl3-c. zip На первой гифке отладочные линии отключены, а на второй включены:. . .

@sergun87 -3 / 3 / 0 Регистрация: 17.03.2015 Сообщений: 86

	Модель интеллектуального анализа данных 27.10.2022, 08:07. Показов 965. Ответов 2 Метки нет (Все метки) Всем привет! Прилетело мне задание по питону очень не ординарное для меня. Не могу решить его т.к. тупо не понимаю как)) Нужна помощь,и если кто то действительно поможет в долгу не останусь (обсудим в личке) Вопрос такой : построить модель , которая может предсказывать координату y. Вы можете пройти тесты, если прогнозируемые координаты y находятся в пределах погрешности. Вы получите комплект train, который нужно использовать для сборки модели. После того, как вы создадите модель, тесты будут вызывать функцию predict и передавать ей x. Ошибка будет рассчитана с помощью RMSE(https://www.statisticshowto.co... are-error/) . Нельзя использовать библиотеки: sklearn, pandas, tensorflow, numpy, scipy example_train_set = [(0, 1), (2, 2), (4, 3), (9, 8), (3, 5)] predicted = [dm.predict(point) for point in example_test_set] Объяснение Модель интеллектуального анализа данных создается путем применения алгоритма к данным, но это больше, чем алгоритм или контейнер метаданных: это набор данных, статистики и шаблоны, которые можно применять к новым данным для создания прогнозов и выводов о взаимосвязях. Вот такая задача. Я в питоне такие штуки еще не делал )) 0

@leontevarina 0 / 0 / 0 Регистрация: 29.11.2022 Сообщений: 1
	29.11.2022, 14:30
	sergun87, не нашел решения? 0

@sergun87 -3 / 3 / 0 Регистрация: 17.03.2015 Сообщений: 86
	16.01.2023, 10:10 [ТС]
	Нет, не нашел. Если у вас есть решение- опубликуйте для народа в качестве примера . 0