随笔分类 - 机器学习
摘要:**实验4 贝叶斯网络** **一、** **预备知识**  ,请找出支持向量和决策超平面。
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摘要:[实验1 回归分析] 一、 预备知识 使用梯度下降法求解多变量回归问题 数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这
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摘要:使用混合高斯模型 GMM,计算如下数据点的聚类过程: $Data = np.array([1,2,6,7])$ 均值初值为: $\mu_1, \mu_2 = 1, 5$ 权重初值为: $w_1, w_2 = 0.5, 0.5$ 方差: $std_1, std_2 = 1, 1$ $K = 2$ 10
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摘要:题目: 设计四层BP网络,以g(x)=sigmoid(x)为激活函数, 神经网络结构为:[4,10,6, 3],其中,输入层为4个节点,第一个隐含层神经元个数为10个节点;第二个隐含层神经元个数为6个节点,输出层为3个节点 利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练,对训练后
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摘要:1.有 1000 个水果样例. 它们可能是香蕉,橙子或其它水果,已知每个水果的 3 种特性:是否偏长、是否甜、颜色是否是黄色 | 类型 | 长 | 不长 | 甜 | 不甜 | 黄色 | 非黄 | Total | | | | | | | | | | | 香蕉 | 400 | 100 | 350 | 1
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摘要:**作业1:** 输入: 训练数据集 $T = {(x1; y1); (x2; y2),..., (xN; yN)}$ 其中,$x \in R^n$, $y \in Y = \{+1, -1\}$, $i=1,2...,N$,学习率$η = 0.1$. 输出: $w$,$b$ ; 感知机模型$f(x
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摘要:机器学习第一次作业 1. 若样本的预测标签和真实标签如下:请给出Acc,Precision 和Recall [预测标签,真实标签] [ 1, 1], [ 1, 0], [ 1, 1], [ 0, 1], [ 1, 0], [ 1, 1], [ 0, 0], [ 1, 1], [ 1, 0], [ 0
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