随笔分类 - 机械学习
摘要：【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架，设计一个全连接神经网络，实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构，改变层数观察
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摘要：【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.1981年生物学家格若根（W.Grogan）和维什（W.Wirth）发现了两类蚊子（或飞蠓midges），他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长，数据如下： 翼长 触角长 类
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摘要：【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。 【实验内容】 针对下表中的数据，编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测； 【实验报告要
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摘要：【实验目的】 理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。 【实验内容】 1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能： 建立一个逻辑回归模型来预测一
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摘要：一、什么是决策树？ ①决策树概念： 决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。决策树其实也就是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出
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