1) По физико-географическим и экономическим показателям разбить страны мира на группы схожих по экономическому положению государств.
Эта задача относится к задаче кластеризации - одному из видов неконтролируемого обучения машинного обучения. В данном случае, алгоритм машинного обучения будет искать схожие государства, основываясь на их физико-географических и экономических показателях, и объединять их в группы схожих по экономическому положению.
2) По анкете заемщика оценить величину кредитного лимита.
Эта задача относится к задаче регрессии - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о предыдущих заемщиках и их кредитных лимитах, чтобы определить зависимость между анкетными данными и величиной кредитного лимита. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет предсказать величину кредитного лимита нового заемщика на основе его анкеты.
3) По отсканированному изображению текста определить цепочку символов, его формирующих.
Эта задача относится к задаче распознавания образов - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на базе размеченных данных изображений текста и соответствующих им цепочек символов. После обучения, алгоритм сможет на основе отсканированного изображения текста определить цепочку символов, его формирующих.
4) Выгодная покупка компьютера с заданным числом признаков
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о характеристиках компьютеров и их стоимости, чтобы определить, является ли покупка компьютера выгодной или нет. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать компьютеры и определить, являются ли они выгодной покупкой или нет, с учетом заданного числа признаков.
5) Медицинские диагнозы
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о медицинских показателях пациентов, их симптомах и диагнозах, чтобы определить, какие симптомы и показатели указывают на определенный диагноз. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать новые случаи и определить соответствующий медицинский диагноз.
6) Прогноз стоимости ценных бумаг
Эта задача относится к задаче регрессии - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе исторических данных о ценных бумагах, таких как цена, объемы торгов, финансовые показатели и т.д., чтобы определить зависимость между этими данными и будущей стоимостью ценных бумаг. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет предсказать будущую стоимость ценных бумаг.
7) Группирование новостей по содержанию
Эта задача относится к задаче кластеризации - одному из видов неконтролируемого обучения машинного обучения. В данном случае, алгоритм машинного обучения будет искать схожие новости, основываясь на их содержании или описании, и объединять их в группы схожих новостей.
8) Анализ поведения посетителей web-сайтов
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о поведении посетителей сайта, таких как время пребывания на странице, действия, клики и т.д., чтобы определить, является ли поведение посетителя нормальным или аномальным. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать поведение новых посетителей и определить, является ли оно нормальным или аномальным.
9) Определение тематики и поиска похожих документов
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе размеченных данных, где каждый документ имеет определенную тематику или теги. После обучения, алгоритм сможет на основе новых, неразмеченных документов определить их тематику и провести поиск похожих документов.
Хорошо, давайте рассмотрим этот вопрос и опишем шаги для его решения.
1. Формализация задачи:
- Что такое совершенное число? Совершенное число - это натуральное число, которое равно сумме всех его делителей, кроме самого себя.
- Какое ограничение накладывается на задачу? Мы должны найти все совершенные числа, которые меньше или равны 65000.
2. Проведем исследовательскую работу:
- Найдем первое совершенное число, чтобы понять, как можно его найти. Первое совершенное число - это 6 (1 + 2 + 3 = 6).
- Возьмем это число и проверим, является ли оно совершенным:
- Разложим число на все его положительные делители (1, 2, 3).
- Просуммируем эти делители и сравним полученную сумму с самим числом (6).
- Если сумма делителей равна числу, то число является совершенным.
- Если сумма делителей не равна числу, то число не является совершенным.
3. Составим алгоритм поиска совершенных чисел до предела в 65000:
- Создадим цикл, который будет перебирать все натуральные числа от 1 до 65000.
- Внутри цикла выполним следующие действия для каждого числа:
- Создадим переменную для хранения суммы делителей и установим ее равной 0.
- Создадим вложенный цикл, который будет перебирать все числа от 1 до текущего числа (не включая само число).
- Проверим, является ли текущее число делителем исходного числа:
- Если делителем, добавим его к сумме делителей.
- После окончания вложенного цикла проверим, равна ли сумма делителей исходному числу:
- Если равна, выведем это число на экран.
4. Реализация алгоритма на языке программирования:
- Выберите язык программирования, с которым вы знакомы (например, Python).
- Создайте программу, которая будет выполнять шаги, описанные в алгоритме.
- Запустите программу и посмотрите, какие совершенные числа она найдет.
Надеюсь, этот объяснение помогло. Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать.
Эта задача относится к задаче кластеризации - одному из видов неконтролируемого обучения машинного обучения. В данном случае, алгоритм машинного обучения будет искать схожие государства, основываясь на их физико-географических и экономических показателях, и объединять их в группы схожих по экономическому положению.
2) По анкете заемщика оценить величину кредитного лимита.
Эта задача относится к задаче регрессии - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о предыдущих заемщиках и их кредитных лимитах, чтобы определить зависимость между анкетными данными и величиной кредитного лимита. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет предсказать величину кредитного лимита нового заемщика на основе его анкеты.
3) По отсканированному изображению текста определить цепочку символов, его формирующих.
Эта задача относится к задаче распознавания образов - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на базе размеченных данных изображений текста и соответствующих им цепочек символов. После обучения, алгоритм сможет на основе отсканированного изображения текста определить цепочку символов, его формирующих.
4) Выгодная покупка компьютера с заданным числом признаков
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о характеристиках компьютеров и их стоимости, чтобы определить, является ли покупка компьютера выгодной или нет. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать компьютеры и определить, являются ли они выгодной покупкой или нет, с учетом заданного числа признаков.
5) Медицинские диагнозы
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о медицинских показателях пациентов, их симптомах и диагнозах, чтобы определить, какие симптомы и показатели указывают на определенный диагноз. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать новые случаи и определить соответствующий медицинский диагноз.
6) Прогноз стоимости ценных бумаг
Эта задача относится к задаче регрессии - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе исторических данных о ценных бумагах, таких как цена, объемы торгов, финансовые показатели и т.д., чтобы определить зависимость между этими данными и будущей стоимостью ценных бумаг. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет предсказать будущую стоимость ценных бумаг.
7) Группирование новостей по содержанию
Эта задача относится к задаче кластеризации - одному из видов неконтролируемого обучения машинного обучения. В данном случае, алгоритм машинного обучения будет искать схожие новости, основываясь на их содержании или описании, и объединять их в группы схожих новостей.
8) Анализ поведения посетителей web-сайтов
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе данных о поведении посетителей сайта, таких как время пребывания на странице, действия, клики и т.д., чтобы определить, является ли поведение посетителя нормальным или аномальным. Затем, используя эту зависимость, алгоритм сможет классифицировать поведение новых посетителей и определить, является ли оно нормальным или аномальным.
9) Определение тематики и поиска похожих документов
Эта задача относится к задаче классификации - одному из видов обучения с учителем машинного обучения. Алгоритм машинного обучения будет обучаться на основе размеченных данных, где каждый документ имеет определенную тематику или теги. После обучения, алгоритм сможет на основе новых, неразмеченных документов определить их тематику и провести поиск похожих документов.