Курсовая работа: Методы классификации в задачах моделирования наивной квалификации в теории уголовно-правовой оценки деяния
Описание
Содержание
1
4.4. ML–kNN модификация метода k ближайших соседей для многоклассовой классификации с пересекающимися классами . . . . . . . . . . . . . 39 4.4.1. Преимущества и недостатки ML–kNN . . . . 44
4.5. Метрики качества многоклассовой классификации
2
Введение
Актуальность работы
Сегодня практически нет такого вида человеческой деятельности, где бы в той или иной мере не использовались компьютеры. Благодаря внедрению во второй половине XX века в повседневную жизнь компьютерной техники,
Правовая система Российской Федерации
| Введение ........................... | 3 | |
| Актуальностьработы................... | 3 | |
| Цельработы........................ | 5 | |
| Задачи........................... | 6 | |
| Глава 1. Обзор существующих средств и методов . . . . . | 6 | |
| Глава 2. Основы уголовного права России . . . . . . . . . | 10 | |
| Глава 3. Архитектура программного комплекса наивной | ||
| квалификации в теории уголовно-правовой оценки | ||
| деяния........................... | 16 | |
| 3.1. | Процесс построения семантического шаблона для | |
| составов преступлений УК РФ . . . . . . . . . . . | 17 | |
| 3.2. | Теоретический алгоритм работы . . . . . . . . . . | 22 |
| Глава 4. Задача классификации . . . . . . . . . . . . . . | 25 | |
| 4.1. | Постановка задачи классификации . . . . . . . . . | 25 |
| 4.2. | Обзор существующих методов решения задачи | |
| классификации с пересекающимися классами . . . | 27 | |
| 4.3. | Методопорныхвекторов. . . . . . . . . . . . . . . | 29 |
| 4.3.1. Классический метод опорных векторов . . . . | 29 | |
| 4.3.2.Выборядра ................... | 35 | |
| 4.3.3. Метод опорных векторов для многоклассовой | ||
| классификации с пересекающимися классами | 37 | |
| 4.3.4. Преимущества и недостатки метода опорных | ||
| векторов..................... | 38 | |
1
4.4. ML–kNN модификация метода k ближайших соседей для многоклассовой классификации с пересекающимися классами . . . . . . . . . . . . . 39 4.4.1. Преимущества и недостатки ML–kNN . . . . 44
4.5. Метрики качества многоклассовой классификации
- пересекающимися классами . . . . . . . . . . . . 44 Глава 5. Эксперимент и апробация . . . . . . . . . . . . . 49
| 5.1. | Постановка эксперимента | ......... | ..... | 49 |
| 5.2. | Подготовка обучающего | множества для | задачи | |
| классификации . . . . . | .......... | ..... | 50 | |
| 5.3. | Результаты эксперимента | ......... | ..... | 51 |
| Заключение........... | .......... | ..... | 53 | |
| Список литературы . . . . . . | .......... | ..... | 55 | |
2
Введение
Актуальность работы
Сегодня практически нет такого вида человеческой деятельности, где бы в той или иной мере не использовались компьютеры. Благодаря внедрению во второй половине XX века в повседневную жизнь компьютерной техники,
- также специализированного программного обеспечения возросла эффективность правоприменительной практики. Чем новее и точнее применяемые в юридической деятельности средства и методы, тем быстрее решаются такие задачи уголовного судопроизводства, как раскрытие и расследование преступлений.
- настоящее время в юридической практике используются нейросетевой детектор лжи, нейросеть-антихакер и другие технологии, однако систем, которые помогли бы дознавателям, следователям, прокурорам и судьям оценить преступное деяние, предотвратить планируемые преступления на данный момент в России не существует.
Правовая система Российской Федерации
Характеристики курсовой работы
Учебное заведение
МГИМОСеместр
Просмотров
1
Размер
623,5 Kb
Список файлов
Методы классификации в задачах моделирования наивной квалификации в теории уголовно-правовой оценки деяния.doc
Tortuga
14 июля 2024 в 08:21
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
