Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном эксперименте

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м Участник:Strijov/Ранговая регрессия (пример)» переименована в «[[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон от)
Текущая версия (07:51, 10 октября 2014) (править) (отменить)
(статус)
 
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 22: Строка 22:
<source lang="matlab">
<source lang="matlab">
-
y = 1;
+
y = 1; % There is no need to post all your code here. Only extracts and only if it is necessary.
 +
</source>
 +
 
 +
[[Изображение:ModelBreadSw.png|200px|thumb|Функция ошибки, пример графика]]
 +
 
 +
Требования к оформлению графиков:
 +
* шрифт должен быть больше,
 +
* толщина линий равна двум,
 +
* заголовки осей с большой буквы,
 +
* заголовок графика отсутствует (чтобы не дублировать подпись в статье);
 +
* рекомендуется сразу сохранять EPS и PNG (для TeX и для Wiki).
 +
 
 +
<source lang="matlab">
 +
h = figure; hold('on');
 +
plot(xi,y,'r-', 'Linewidth', 2);
 +
plot(xi,y,'b.', 'MarkerSize', 12);
 +
axis('tight');
 +
xlabel('Time, $\xi$', 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times', 'Interpreter','latex');
 +
ylabel('Value, $y$', 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times', 'Interpreter','latex');
 +
set(gca, 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times')
 +
saveas(h,'ModelOne.eps', 'psc2');
 +
saveas(h,'ModelOne.png', 'png');
</source>
</source>
-
[[Изображение:logo.png|100px|thumb|Рисунок с подписью.]]
 
== Исходный код и полный текст работы ==
== Исходный код и полный текст работы ==
Строка 35: Строка 55:
== Литература ==
== Литература ==
* [http://ya.ru Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.]
* [http://ya.ru Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.]
-
{{Задание|Марк Аврелий|В.В. Стрижов|28 мая 2009||Strijov}}
+
{{ЗаданиеВыполнено|Марк Аврелий|В.В. Стрижов|28 мая 2009|Aurelius|Strijov}}
[[Категория:Практика и вычислительные эксперименты]]
[[Категория:Практика и вычислительные эксперименты]]

Текущая версия

Эта статья используется в качестве болванки к статьям с пометкой (пример).

См. руководство в статье Численные методы обучения по прецедентам.



Содержание

Исследуется метод построения интегрального индикатора для множества сравнимых объектов. Объекты описаны признаками, выраженными в ранговых шкалах. В качестве интегрального индикатора рассматривается ...

  • до 600 символов

Постановка задачи

Задана выборка \{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^m, в которой ...

Описание решения

  • настолько подробно, что по математическому описанию можно было бы восстановить код

Вычислительный эксперимент

Цель вычислительного эксперимента - ...

  • описание эксперимента
  • иллюстрации с комментариями
y = 1; % There is no need to post all your code here. Only extracts and only if it is necessary.
Функция ошибки, пример графика
Функция ошибки, пример графика

Требования к оформлению графиков:

  • шрифт должен быть больше,
  • толщина линий равна двум,
  • заголовки осей с большой буквы,
  • заголовок графика отсутствует (чтобы не дублировать подпись в статье);
  • рекомендуется сразу сохранять EPS и PNG (для TeX и для Wiki).
h = figure; hold('on');
plot(xi,y,'r-', 'Linewidth', 2); 
plot(xi,y,'b.', 'MarkerSize', 12);
axis('tight');
xlabel('Time, $\xi$', 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times', 'Interpreter','latex');
ylabel('Value, $y$', 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times', 'Interpreter','latex');
set(gca, 'FontSize', 24, 'FontName', 'Times')
saveas(h,'ModelOne.eps', 'psc2');
saveas(h,'ModelOne.png', 'png');

Исходный код и полный текст работы

Смотри также

Литература

Данная статья была создана в рамках учебного задания.
Студент: Марк Аврелий
Преподаватель: В.В. Стрижов
Срок: 28 мая 2009


В настоящее время задание завершено и проверено. Данная страница может свободно правиться другими участниками проекта MachineLearning.ru.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Личные инструменты