10 2024 档案
摘要：实验1 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 1.实验目的 Hadoop运行在Linux系统上，因此，需要学习实践一些常用的Linux命令。本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。 2.实验平台 （1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.0
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摘要：在一画图软件中提供了多种大小不同的画笔，并且可以给画笔指定不同的颜色，某设计人员对画笔进行了如上图所示的设计。通过分析，可以发现增加画笔的种类和颜色会使得系统中类的数目急剧增加，请根据合成复用原则和依赖倒转原则对上述设计进行重构。 实验要求： 1. 提交源代码； 定义画笔接口： public int
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摘要：源代码（主要）： import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class UserDAO { private static final String JDBC_DRIVER = "com.m
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摘要：实验八：随机森林算法实现与测试 一、实验目的 深入理解随机森林的算法原理，进而理解集成学习的意义，能够使用 Python 语言实现 随机森林算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1
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摘要：实验六：朴素贝叶斯算法实现与测试 一、实验目的 深入理解朴素贝叶斯的算法原理，能够使用 Python 语言实现朴素贝叶斯的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（
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摘要：实验五：BP神经网络算法实现与测试 一、实验目的 深入理解 BP 神经网络的算法原理，能够使用 Python 语言实现 BP 神经网络的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样
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摘要：实验四：SMO算法实现与测试 一、实验目的 深入理解支持向量机（SVM）的算法原理，能够使用 Python 语言实现支持向量机的训 练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为
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摘要：实验三：C4.5算法的训练与测试 一、实验目的 深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用 Python 语言实现带有预剪枝 和后剪枝的决策树算法 C4.5 算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练 与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris
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