logoChat01.ai

Измени код и отчёт лр 3 с выборкой из лр 2 , я её ...

Criado em: 22 de abril de 2026

Respondido usando GPT-5.4 Thinking por Chat01

Pergunta

Screenshot_20260422_145516_Word.jpg
ЛР2 (1).doc
Лабораторная_работа_3_вариант_7.docx

Измени код и отчёт лр 3 с выборкой из лр 2 , я её ещё скинул на скриншоте

Pensamento

Thought for 8s

Resposta

Готово. Взял выборку варианта 7 из вашей ЛР2 (ЛР2 (1).doc) и обновил отчёт ЛР3 и код на её основе вместо демонстрационных 8 точек из исходного отчёта (Лабораторная_работа_3_вариант_7.docx).

Файлы:

Коротко:

  • использована полная выборка из 100 объектов;
  • пересчитаны веса: w0 = 2.158918, w1 = -5.011431, w2 = 16.430182;
  • разделяющая прямая: x2 = 0.3050·x1 - 0.1314;
  • на обучающей выборке точность получилась 100%.

Если хочешь, я ещё могу сделать версию отчёта в .pdf.

Pergunta

Формулы в форматированном виде, выборка в коде не каждая с новой строки, а как на скрине

Pensamento

Thought for 5s

Python

python
import numpy as np, math, textwrap, json, os, re, statistics
# Enter variant 7 data from file text? easier parse from provided text maybe manual?
text=open('/mnt/data/ЛР2 (1).doc','r',encoding='utf-8',errors='ignore').read()
# raw binary doc impossible. Better use file_search text? Could copy from prompt? let's manually use the provided data from tool content as string.
data_x = [(3.0, 1.3), (3.4, 1.6), (3.4, 0.4), (3.7, 0.2), (3.5, 0.2), (3.4, 0.2), (3.4, 0.4), (3.9, 0.4), (3.4, 0.3), (3.2, 0.2), (2.8, 1.3), (3.5, 0.3), (2.4,1.0), (3.0, 0.1), (3.6, 0.2), (3.2, 0.2), (2.9, 0.2), (2.9, 1.3), (2.3, 1.3), (3.8,0.2), (3

(100, 100, 50, 50)

Python

python
import numpy as np, math
X=np.array(data_x,float)
y=np.array(data_y,float)
X_aug=np.c_[np.ones(len(X)),X]
w=np.array([0.0,0.0,1.0],float)
eta0,eta1,eta2=0.05,0.01,0.01
epochs=10000
for epoch in range(epochs):
    for i in range(len(X_aug)):
        xi=X_aug[i]; yi=y[i]
        M=yi*np.dot(w,xi)
        coeff=-2*np.exp(M)/(1+np.exp(M))**2
        grad=coeff*xi*yi
        w[0]-=eta0*grad[0]
        w[1]-=eta1*grad[1]
        w[2]-=eta2*grad[2]
w


array([ 2.15891821, -5.01143129, 16.43018174])

Python

python
pred=np.sign(X_aug@w)
acc=(pred==y).mean()
margins=y*(X_aug@w)
acc, margins.min(), margins.max(), (margins>0).sum(), (margins<=0).sum()


(np.float64(1.0),
 np.float64(4.438319230707991),
 np.float64(16.744931898256834),
 np.int64(100),
 np.int64(0))

Pensamento

Completing the report

It looks like the code fits on page 3, but I still need to work on the remaining pages. I’ll go ahead and focus on ensuring those sections are filled out appropriately, making sure the formatting and content are complete for the entire report, not just the first part.

Thought for 7m 36s

Resposta

Готово. Обновил отчёт ЛР 3 под полную выборку из ЛР 2, вариант 7, и привёл формулы к форматированному виду. Код внутри отчёта оформлен так, чтобы data_x и data_y шли блоками, как на скрине, а не по одной точке на строку. Основа взята из вашей ЛР 2 с выборкой варианта 7 и исходного отчёта ЛР 3. (ЛР2 (1).doc) (Лабораторная_работа_3_вариант_7.docx)

Файлы: Обновлённый отчёт .docx Обновлённый код .py

В отчёте также пересчитаны результаты для полной выборки: ω₀ = 2.158918, ω₁ = -5.011431, ω₂ = 16.430182, а разделяющая прямая: x₂ = 0.3050·x₁ - 0.1314.

Если хочешь, следующим сообщением могу ещё сделать версию, где код занимает меньше места на странице и выглядит ближе к Word-скриншоту из телефона.

Pergunta

ЛР3.doc

Должны быть и формулы и фотка самого графика типо как в моем изначальном!!!

Pensamento

Thought for 7s

Pensamento

Concern about page overflow

I need to review pages 3 to 5, but I’m concerned that the code on page 3 might overflow. It could be an issue with layout or formatting, so I’ll need to check if it fits properly. I’ll pay close attention to that and adjust if necessary.

Thought for 6m 24s

Resposta

Да, переделал как надо: в отчёте теперь есть и формулы в нормальном оформлении, и вставленная картинка графика прямо в разделе результатов.

Файлы: Новый отчёт .docx Код .py

Что изменено:

  • формулы вставлены в форматированном виде;
  • график добавлен как изображение в отчёт;
  • выборка в коде оформлена блоками, как на скрине;
  • использована полная выборка варианта 7 из ЛР 2.

Если хочешь, я могу ещё сделать вторую версию, максимально похожую именно на внешний вид твоего исходного Word-файла.

Pergunta

Вариант 7!!! Буквы как там и проверь математическую часть

Pensamento

Considering page 6

I might need to check page 6 as well to verify if anything there needs reviewing. I’ll focus on ensuring all content is in place and meets the necessary standards. I’ll take a closer look and make sure everything aligns as expected.

Thought for 8m 46s

Resposta

Проверил и исправил под вариант 7.

Что сделал:

  • оставил именно вариант 7;
  • привёл обозначения ближе к заданию: a(x), ω, x̃, Mᵢ, Q(ω), L(M);
  • перепроверил математическую часть;
  • оставил сигмоидную функцию потерь для варианта 7;
  • вставил график как картинку в сам отчёт;
  • выборку в коде оставил блоками, как у тебя на скрине, на основе ЛР 2 варианта 7. (ЛР2 (1).doc) (ЛР3.doc)

Проверенная версия: Отчёт .docx Код .py

Что именно проверено по математике:

  • модель: a(x)=sign(⟨ω,x~⟩)a(x)=\mathrm{sign}(\langle \omega,\tilde{x}\rangle);
  • отступ: Mi=yi⟨ω,x~i⟩M_i=y_i\langle \omega,\tilde{x}_i\rangle;
  • для варианта 7 взята сигмоидная потеря
    L(M)=21+eML(M)=\dfrac{2}{1+e^M};
  • производная: L′(M)=−2eM(1+eM)2L'(M)=-\dfrac{2e^M}{(1+e^M)^2};
  • обновление весов согласовано с градиентным спуском.

По полной выборке варианта 7 получаются веса:

  • ω0=2.158918 \omega_0 = 2.158918
  • ω1=−5.011431 \omega_1 = -5.011431
  • ω2=16.430182 \omega_2 = 16.430182

Разделяющая прямая:

  • x2=0.3050x1−0.1314x_2 = 0.3050x_1 - 0.1314

На этой выборке классификация получилась без ошибок на обучающих данных.

Если хочешь, следующим сообщением сделаю ещё одну версию, где оформление будет уже максимально похоже на твой исходный Word-шаблон построчно.

Compartilhar esta Q&A