itBoo.kz

2.1-есеп

Бір айнымалысы бар сызықтық регрессия үшін болжау функциясы

Сізге x, thetaZero, thetaOne айнымалылары берілген. Осы үш айнымалы арқылы x * thetaOne + thetaZero мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

Сізге input_1.csv файлының әрбір жолында x, thetaZero, thetaOne айнымалылары берілген. Мысалы:

input_1.csv

Сыртқы шығатын деректер

input_1.csv файлындағы деректердің әрбір жолы үшін x * thetaOne + thetaZero мәнін есептеңіз және оны output_1.csv файлының әрбір жолына жазып шығарыңыз. Мысалы:

output_1.csv

input_1.csv файлын жүктеп алу

output_1.csv файлын өткізу

2.2-есеп

Сызықтық регрессия үшін баға функциясы

Сізге x, y, m, thetaZero, thetaOne айнымалылары берілген. Осы айнамалылар арқылы келесі өрнекті есептеңіз (0.5*sum((x * thetaOne + thetaZero-y)^2 ))/m.

Берілген деректер

input_2.csv файлының бірінші жолында m, thetaZero, thetaOne айнымалылары берілген. Келесі жолда m жұптары берілген. Әр жұп x⁽ⁱ⁾, y⁽ⁱ⁾ мәндерімен сипатталады. Бұл мәндер үтір арқылы бір-бірінен бөлінген. Мысалы:

input_2.csv

                                
3,1,2
1,2,2,3,4,5

Сыртқы шығатын деректер

(0.5*sum((x * thetaOne + thetaZero-y)^2))/m мәнін есептеп output_2.csv файлына жазыңыз. Әр тест жағдайы үшін қортынды мәнді бөлек қатарға шығарыңыз. Мысалы:

output_2.csv

3.5

input_2.csv файлын жүктеп алу

output_2.csv файлын өткізу

3.1-есеп

Матрицаға қолданылатын амалдар

Сізге A, B, C матрицалары мен k нақты саны берілген. A матрицасы mxn өлшемді. B матрицасы nxm өлшемді. C матрицасы mxm өлшемді. Келесі өрнекті есептеңіз: A*B + k*C

Берілген деректер

Сізге input_3.csv файлының бірінші жолында m, n, k айнымалылары берілген. Келесі m жолда n сан берілген. Бұл сандар A матрицасын сипаттайды. Келесі n жолда m сандар берілген. Бұл сандар B матрицасын сипаттайды. Келесі m жолда m сандар берілген. Бұл сандар C матрицасын сипаттайды. Мысалы:

input_3.csv

	                            
	3,5,1
	579,-907,2,-768,992
	-571,-424,-544,170,223
	-282,476,174,-833,488
	-352,-304,-209
	275,991,335
	-934,-84,-403
	214,-499,-193
	-506,106,935
	648,-351,-810
	-307,632,-804
	315,565,256

Сыртқа шығатын деректер

Әр тест жағдайы үшін A*B + k*C мәнін есептеп output_3.csv файлына жазып шығарыңыздар. Мысалы:

output_3.csv

	                            
	-1120757,-586988,649272
	515723,-261464,371422
	-357227,1010788,765581

input_3.csv файлын жүктеп алу

output_3.csv файлын өткізу

4.1-есеп

Үйрету процесінің алдында қасиеттерді ықшамдау

Сізге x, m айнымалылары берілген. Бұл қасиеттерді x кітаптағы формулаға сәйкес ықшамдаңыз.

Берілген деректер

Сізге input_4.csv файлының бірінші жолында m айнымалысы берілген. Келесі m жолдарда x₀, x₁, ..., x_(m-1) айнымалылары берілген. Бұл айнымалылар үшін x_i = (x_i - mu_i) / s формуласын қолданыңыз және x_i жаңа мәндерін есептеңіз. Мысалы:

input_4.csv

														
3
1,2,3

Сыртқа шығатын деректер

x_i жаңа мәндерін output_4.csv файлының әр жолына есептеп шығарыңыз. Әрбір x_i мәндерін нүктеден кейін 2 цифрмен шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_4.csv

														
-0.33,0.00,0.33

input_4.csv файлын жүктеп алу

output_4.csv файлын өткізу

4.2-есеп

Математикалық формула арқылы θ мәнін табу.

Сізге келесі айнымалылар берілген x₁, x₂, h_θ(x), m. Осы айнымалыларды арқылы математикалық формуланы пайдаланып θ₀, θ₁ мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

input_5.csv файлының бірінші жолында m айнымалысы берілген. Келесі m жолдарда келесі айнымалылар берілген: x₀, x₁, h_θ(x). Мысалы:

input_5.csv

														
10
28,55,331.23710440104276
73,75,611.9619124631747
61,61,523.2141513770177
5,69,194.82709039267795
42,41,397.75020473514695
19,79,293.54118822135314
20,33,257.4335204999039
56,1,441.3314565774486
18,5,212.27302556519555
32,13,302.0001459090418

Сыртқа шығатын деректер

output_5.csv файлының әрбір жолы үшін θ₀, θ₁ мәндерін есептеп шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_5.csv

														
7.32,1.87

input_5.csv файлын жүктеп алу

output_5.csv файлын өткізу

5.1-есеп

Логистикалық регрессия үшін болжау функциясын есептеу

Сізге x, thetaZero, thetaOne айнымалы мәндері берілген. Осы айнымалылар үшін 1 / (1 + e^{(-(x * thetaOne + thetaZero))}) мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

Сізге input_6.csv файлының бірінші жолында m саны берілген. Келесі әрбір m жолында келесі айнымалылар x, thetaZero, thetaOne берілген. Мысалы:

input_6.csv

														
1
1,2,3

Сыртқа шығатын деректер

Әрбір m жолы үшін 1 / (1 + e^{(-(x * thetaOne + thetaZero))}) мәнін нүктеден кейін 2 ондық санмен есептеп шығарыңыз. Мысалы:

output_6.csv

														
0.99

input_6.csv файлын жүктеп алу

output_6.csv файлын өткізу

6.1-есеп

Регуляризация қосылған сызықтық регрессияға арналған баға функциясы

For you given the variables x, y,m, thetaZero, thetaOne, lamda. Using these variables calculate the following term (sum((x * thetaOne + thetaZero-y)²)+lamdba * (thetaZero² +thetaOne²)) / (2 * m)).

Берілген деректер

input_7.csv файлының бірінші жолында келесі айнымалылар берілген m, thetaZero, thetaOne, lamda. Келесі m жолда x, y жұптары берілген. Мысалға:

input_7.csv

																
70,-898,-347,0.3289791101197026
2,10,2,6,9,2,10,5,10,7,8,2,5,8,9,8,6,8,7,3,2,4,6,6,1,4,5,3,1,4,5,10,9,6,3,10,10,5,2,8,5,6,5,8,1,3,9,9,2,2,5,3,5,10,3,3,2,6,5,4,10,6,3,7,2,7,7,5,1,1,9,6,1,8,6,3,4,5,6,2,1,2,10,4,6,1,6,10,2,10,9,8,6,7,9,2,8,8,6,8,2,9,6,1,10,4,1,6,1,1,2,4,6,3,3,5,1,6,8,8,10,4,3,6,2,2,9,8,9,5,10,6,8,2,10,6,10,2,8,10

Сыртқа шығатын деректер

(sum((x * thetaOne + thetaZero-y)²)+lamdba * (thetaZero² +thetaOne²)) / (2 * m)) мәнін output_7.csv файлына есептеп шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_7.csv

																
4560819.872257053

файлын жүктеп алу input_7.csv

output_7.csv файлын өткізу

6.2-есеп

Регуляризация қосылған логистикалық регрессия үшін баға функциясы

Сізге x, y, m, thetaZero, thetaOne, lamda айнымалылары берілген. Осы айнымалыларды мәндерді пайдаланып логистикалық регрессия үшін баға функциясының мәнін есептеңіз. Қортынды мәнді үтірден кейін 2 цифрмен есептеп шығарыңыз.

Берілген деректер

input_8.csv файлының бірінші жолында келесі айнымалылар берілген m, thetaZero, thetaOne, lamda.. Келесі m жолда x, y жұптарының мәндері берілген. Мысалға:

input_8.csv

																
9,1,3,0.42475372376269827
1,2,0,0,2,1,1,2,1,0,2,1,0,1,0,1,0,0

Сыртқа шығатын деректер

output_8.csv файлында логистикалық регрессияға арналған баға функциясының мәнін үтірден кейін 2 цифрмен есептеп шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_8.csv

																
0.18

input_8.csv файлын жүктеп алу

output_8.csv файлын өткізу

7.1-есеп

Нейрондық жүйедегі алға жылжу амалы

Сізге x₁, x₂ айнымалылары берілген. . Төмендегі суретте көрсетілген жасанды нейрондық жүйенің соңғы қабатындағы нейрондардың мәндерін есептеңіз.

Берілген деректер

Сізге x₁, x₂ айнымалылары берілген input_10.csv файлында берілген. Мысалға:

input_10.csv

2,3

Сыртқа шығатын деректер

output_10.csv файлына суретте көрсетілген жасанды нейрондық жүйенің соңғы қабатындағы нейрон мәндерін есептеңіз. Нейрондық мәндер үтірмен бөлінген. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_10.csv

																
0.99,0.99

input_10.csv файлын жүктеп алу

output_10.csv файлын өткізу

8.1-есеп

Нейрондық жүйеге арналған баға функциясы

Сізге келесі айнымалылар берілген: x₁, x₂, y, Θ₁₀⁽¹⁾, Θ₁₁⁽¹⁾, Θ₁₂⁽¹⁾, Θ₂₀⁽¹⁾, Θ₂₁⁽¹⁾, Θ₂₂⁽¹⁾, Θ₁₀⁽²⁾, Θ₁₁⁽²⁾, Θ₁₂⁽²⁾, λ. Осы айнымалыларды пайдаланып, төмендегі суретте көрсетілген жасанды нейрондық жүйенің баға функциясының мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

input_11.csv файлында келесі айнымалылар берілген: бірінші жолда x₁, x₂, y және екінші жолда Θ₁₀⁽¹⁾, Θ₁₁⁽¹⁾, Θ₁₂⁽¹⁾, Θ₂₀⁽¹⁾, Θ₂₁⁽¹⁾, Θ₂₂⁽¹⁾, Θ₁₀⁽²⁾, Θ₁₁⁽²⁾, Θ₁₂⁽²⁾, λ. Мысалға:

input_11.csv

																
-5,-6,0.14090826942728707
0.32837492578170857,0.5264253606214566,0.8326285378069477,0.1607121753488313,0.7710468507533703,0.8808963705484153,0.39747796563111404,0.5865460158358309,0.3094384636972466, 0.7033525578198577

Сыртқа шығатын деректер

output_11.csv файлына нейрондық жүйе үшін баға функциясының мәнін есептеңіз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_11.csv

																
2.78

input_11.csv файлын жүктеп алу

output_11.csv файлын өткізу

12.1-есеп

Евклидтік қашықтықты есептеу

Сізге келесі 100 айнымалылар берілген: x₁, y₁, x₂, y₂. Бұл нүктелер арасындағы евклидтік қашықтықты есептеңіз келесі формула арқылы есептеңіз (x₁, y₁) , (x₂, y₂).

Берілген деректер

input_12.csv файлында сізге x₁, y₁, x₂, y₂ айнымалылары берілген. Мысалға:

input_12.csv

																
1,1,2,2

Сыртқа шығатын деректер

output_12.csv файлына (x₁, y₁), (x₂, y₂) нүктелері арасындағы евклидтік қашықтықты нүктеден кейін 2 цифрмен есептеп шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_12.csv

																
1.41

input_12.csv файлын жүктеп алу

output_12.csv файлын өткізу

13.1-есеп

Қоспаның мәнін есептеу

Сізге бинарлы классификация есебі үшін шындық мәндер берілген. Бұл шындық мәндері мына айнымалылар арқылы анықталады y⁽¹⁾, y⁽²⁾, y⁽³⁾, ..., y^(m). Осы шындық мәндерді пайдаланып, бинарлы классификация есебі үшін қоспа мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

Сізге m саны input_14.csv файлының бірінші жолында берілген. Келесі m жолдарында y⁽¹⁾, y^{(2) , ..., y^(m)} мәндері берілген. Мысалға:

input_14.csv

Сыртқа шығатын деректер

Қоспа мәнін есептеп, output_14.csv файлына шығарыңыз. Қоспаның мәні нүктеден кейін 2 цифрмен есептеліп шығарылуы керек. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_14.csv

																
0.50

input_14.csv файлын жүктеп алу

output_14.csv файлын өткізу

14.1-есеп

Бейс теоремасы

Сізге P(B|A), P(A), P(B) мәндері берілген. Осы мәндерді қолданып P(A|B) мәнін есептеңіз.

Берілген деректер

Сізге input.txt файлында келесі айнымалылар берілген P(B|A), P(A), P(B). Мысалға:

input_15.csv

																
0.6389268435828885,0.5250566819745515,0.18270780821343513

Сыртқа шығатын деректер

P(A|B) мәнін нүктеден кейін 2 цифрмен output.txt файлына есептеп шығарыңыз. Жоғарыдағы мысал үшін:

output_15.csv

																
0.25

input_15.csv файлын жүктеп алу

output_15.csv файлын өткізу