дипломная работа Экспериментальное исследование и модификация алгоритма выявления предпочтений "при прочих равных"
Теоретические основы задач ранжирования. Исследование основных подходов к реализации алгоритмов ранжирования. Выявление функции полезности. Наивный Байесовский классификатор. Описание алгоритма выявления предпочтений "при прочих равных" и его модификация.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.01.2016 |
| Размер файла | 937,4 K |
Подобные документы
Обзор алгоритмов распознания объектов на двумерных изображениях. Выбор языка программирования. Обнаружение устойчивых признаков изображения. Исследование алгоритмов поиска объектов на плоскости. Модификация алгоритма поиска максимума дискретной функции.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 16.06.2013Исследование понятия алгоритма, особенностей линейных и разветвляющихся алгоритмов. Свойства алгоритма: понятность, точность, дискретность, массовость и результативность. Составление программы для вычисления значения функции и построение её графика.
контрольная работа [278,0 K], добавлен 25.03.2013Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022Комплексное исследование истории развития, основных понятий, области применения и особенностей генетических алгоритмов. Анализ преимуществ генетических алгоритмов. Построение генетического алгоритма, позволяющего находить максимум целочисленной функции.
курсовая работа [27,9 K], добавлен 23.07.2011Вероятностный подход к поиску. Основы теории вероятностей. Содержание правила Байеса. Проблема ранжирования документов, принцип вероятности. Бинарная модель независимости. Вывод функции ранжирования для терминов запросов. Okapi BM25: небинарная модель.
презентация [406,9 K], добавлен 06.01.2014Модификация алгоритма RPC таким образом, чтобы он не требовал входного параметра, но сохранил свою гибкость при решении задачи нахождения максимальной клики для разных графов. Метод ветвей и границ. Построение функции-классификатора. Листинг алгоритма.
курсовая работа [197,8 K], добавлен 06.10.2016Описание принципа работы генетического алгоритма, проверка его работы на функции согласно варианту на основе готовой программы. Основные параметры генетического алгоритма, его структура и содержание. Способы реализации алгоритма и его компонентов.
лабораторная работа [20,2 K], добавлен 03.12.2014Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014Исследование системы распределения ключей на основе линейных преобразований. Описание компонентов сети конфиденциальной связи. Характеристика отечественного алгоритма шифрования данных. Обзор результатов расчетов криптостойкости алгоритма шифрования.
контрольная работа [56,5 K], добавлен 26.09.2012Описание формальной модели алгоритма на основе рекурсивных функций. Разработка аналитической и программной модели алгоритма для распознающей машины Тьюринга. Разработка аналитической модели алгоритма с использованием нормальных алгоритмов Маркова.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.07.2013