Детекция облачности методами машинного обучения

Изучение основных метеорологических и стандартных метрик классификации в решении задачи детекции облачности. Проверка гипотезы касательно источников данных и их влияние на результат модели. Эксперименты с архитектурами моделей прогнозирования облачности.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Программирование
Вид дипломная работа
Язык русский
Прислал(а) Я.М. Савва
Дата добавления 20.08.2020
Размер файла 2,0 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Выбор публичных показателей для построения, обучения и тестирования модели нейронной сети, которая будет использована в основе информационной системы прогнозирования банкротства банков. Обзор моделей прогнозирования банкротства кредитных организаций.

    дипломная работа [1,2 M], добавлен 30.06.2017

  • Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.

    дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015

  • Обнаружение грубых погрешностей. Проверка случайности и независимости результатов измерений в выборке. Приближенная проверка гипотезы о нормальном распределении экспериментальных данных. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий и средних значений.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 01.07.2011

  • Виды 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 14.12.2022

  • Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.

    курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016

  • Моделирование работы генератора случайных двоичных чисел с ограниченной последовательностью 0 и 1, подчиняющегося равномерному закону распределения, заданному с помощью модели Гильберта. Представление программного решения задачи средствами языка С++.

    лабораторная работа [857,7 K], добавлен 05.06.2011

  • Определение многомерной модели данных для удовлетворения основных информационных потребностей предприятия. Экстракция, загрузка и перенос данных из различных источников данных. Разработка собственных ETL–систем. Оптимизация работы хранилища данных.

    презентация [9,1 M], добавлен 25.09.2013

  • Восприятие формы и паттерна. Эффективность зрительного поиска в условиях возникновения "эффекта выскакивания". Детекция ориентации линий. Метод измерения различий между стимулами. Применимость модели векторного кодирования к задачам зрительного поиска.

    дипломная работа [777,6 K], добавлен 25.05.2013

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • Расписание автобусов по сменам. Построение математической модели задачи. Основные теоретические сведения о симплекс-методе. Приведение задачи к каноническому виду. Выражение базисных переменных. Проверка оптимальности начального опорного решения задачи.

    курсовая работа [590,4 K], добавлен 19.09.2013

  • Сущность и характеристика типов моделей данных: иерархическая, сетевая и реляционная. Базовые понятия реляционной модели данных. Атрибуты, схема отношения базы данных. Условия целостности данных. Связи между таблицами. Общие представления о модели данных.

    курсовая работа [36,1 K], добавлен 29.01.2011

  • Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.

    презентация [391,1 K], добавлен 09.10.2013

  • Программная реализация метода оптимальной классификации одномерного упорядоченного множества на основе "склеивания с ближайшим". Проверка работоспособности программы на основе алгоритмов классификации, вычислительные эксперименты по оценке эффективности.

    курсовая работа [414,4 K], добавлен 24.05.2015

  • Роль классификации документов в решении задач информационного поиска. Методы автоматической классификации документов и этапы построения классифицирующей системы: индексация документа, построение классификаторов на базе обучающих данных, оценка их работы.

    курсовая работа [354,2 K], добавлен 13.01.2013

  • Описание внешних иерархических моделей базы данных. Проектирование нормализованных локальных ER-моделей. Выявление и устранение эквивалентных сущностей и категорий, дублирования атрибутов и связей. Создание внутренней реляционной модели данного проекта.

    курсовая работа [87,9 K], добавлен 20.01.2015

  • Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.

    контрольная работа [25,8 K], добавлен 08.08.2013

  • Понятие, задачи и требования к разработке базы данных. Типы моделей данных, их преимущества и недостатки и обоснование выбора модели. Процесс учета студентов в больнице, описание структуры базы данных, перечень групп пользователей и доступа к данным.

    курсовая работа [45,1 K], добавлен 09.03.2009

  • Использование классификаторов машинного обучения для анализа данных. Создание модели, которая на основании параметров, влияющих на течение диабета, выявляет показатель возвращения больного в ухудшенное состояния после оказанного лечения (реадмиссию).

    дипломная работа [625,2 K], добавлен 10.06.2017

  • Общая характеристика моделей баз данных: объектно-ориентированная, иерархическая, реляционная. Всемирная паутина глобальной компьютерной сети Интернет как сетевая база данных, рассмотрение особенностей основных составляющих: узел, уровень, связь.

    презентация [1,4 M], добавлен 14.10.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.