From eba2de27492c28e2ab41286b8bc70c97ddd644c4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Mokhov Andrey Date: Sun, 5 Mar 2023 22:21:01 +0300 Subject: [PATCH] typo --- labs/OATD_LR3.md | 49 ++++++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 27 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/labs/OATD_LR3.md b/labs/OATD_LR3.md index 44982bf..f1fded4 100644 --- a/labs/OATD_LR3.md +++ b/labs/OATD_LR3.md @@ -21,7 +21,7 @@ ## Варианты заданий | Вариант | Метод | Word embedding | -| :--- | :---: | :--- | +| :--- | :--- | :--- | | 1 | KNN, SVM | glove-wiki-gigaword-100 | | 2 | RF, MNB | glove-wiki-gigaword-50 | 3 | KNN, DT | glove-wiki-gigaword-200 | @@ -39,31 +39,36 @@ Помимо параметров предварительной обработки, таких как: взвешивание, отсечение стоп-слов, количество информативных терминов, для каждого метода классификации необходимо настроить следующие параметры: -*К-ближайших соседей (KNN): * -• количество ближайших соседей, -• метрика (евклидова, косинусная) - -*Дерево решений (DT): * -• критерий (параметр criterion: ‘gini’, ‘entropy’), -• глубина дерева (параметр max_depth: {5, 15, 50, 100}). - -*Случайный лес (RF): * -• количество деревьев решений, -• критерий (параметр criterion: ‘gini’, ‘entropy’), -• глубина дерева (5, 15, 50, 100). - -*Логистическая регрессия (LR): * -• метод нахождения экстремума (параметр solver: ‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘liblinear’), -• регуляризация (параметр penalty: ‘L1’, ‘L2’) +**К-ближайших соседей (KNN):** + +* количество ближайших соседей, +* метрика (евклидова, косинусная) + + +**Дерево решений (DT):** + +* критерий (параметр criterion: ‘gini’, ‘entropy’), +* глубина дерева (параметр max_depth: {5, 15, 50, 100}). + +**Случайный лес (RF):** + +* количество деревьев решений, +* критерий (параметр criterion: ‘gini’, ‘entropy’), +* глубина дерева (5, 15, 50, 100). + +**Логистическая регрессия (LR):** + +* метод нахождения экстремума (параметр solver: ‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘liblinear’), +* регуляризация (параметр penalty: ‘L1’, ‘L2’) Обратить внимание, что разные виды регуляризации работают с разными методами нахождения экстремума. -*Метод опорных векторов (SVM): * -• функция потерь (параметр loss: ‘hinge’, ‘squared_hinge’), -• регуляризация (параметр penalty: ‘L1’, ‘L2’) +**Метод опорных векторов (SVM):** +* функция потерь (параметр loss: ‘hinge’, ‘squared_hinge’), +* регуляризация (параметр penalty: ‘L1’, ‘L2’) Обратить внимание, что разные виды регуляризации работают с разными функциями потерь -*Мультиномиальный Наивный Байесовский метод (MNB) * -• параметр сглаживания α (параметр alpha {0.1, 1, 2} +**Мультиномиальный Наивный Байесовский метод (MNB)** +* параметр сглаживания α (параметр alpha {0.1, 1, 2}) ## Контрольные вопросы