摘要：#朴素贝叶斯算法及应用 ##作业信息 | 个人班级 | 机器学习实验-计算机18级 | | | | | | 实验题目 | 决策树算法及应用 | | 姓名 | 张健健 | | 学号 | 3180701218 | ##实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选 阅读全文

摘要：| | | | | | | | |博客班级|班级| |作业要求|作业要求| |作业目标| 朴素贝叶斯算法及应用| | 学号 | 3180701218| ##一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概 阅读全文

摘要：##作业信息 | 博客班级 |机器学习| | | | | 作业要求 |作业要求 | | 学号 |3180701218 | ##一、实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 ##二、实验 阅读全文

摘要：##作业信息 | 博客班级 |机器学习| | | | | 作业要求 |作业要求 | | 学号 |3180701218 | ##一、实验目的 理解感知器算法原理，能实现感知器算法； 掌握机器学习算法的度量指标； 掌握最小二乘法进行参数估计基本原理； 针对特定应用场景及数据，能构建感知器模型并进行预测。 阅读全文