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【题目】 1.下图为三层神经网络结构，表中为输入的4条样本数据，计算第2个训练样本的前向传播过程，网络参数的初始为:W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]]，theta1=[0.3,0.3],W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 根据上题中的神 阅读全文
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实验五：全连接神经网络手写数字识别实验 【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 阅读全文
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实验四：神经网络算法实验 【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 阅读全文
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题目】 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 类别1.78 1.14 Apf1.96 1.18 Apf1.86 1.20 Apf1.72 1.24 Apf2. 阅读全文
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实验三：朴素贝叶斯算法实验 姓名 许珂 学号 201613344 【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skl 阅读全文
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实验二：逻辑回归算法实验 【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】 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： 阅读全文
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【题目1】 表1为拖欠贷款人员训练样本数据集，使用CART算法基于该表数据构造决策树模型，并使用表2中测试样本集确定剪枝后的最优子树。 【题目2】 已知一批样本数据如下表所示，其中x为输入特征对应值，y为输出值，请建立该批数据的回归树。 阅读全文
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【题目】 1.现有我国大陆30个省、直辖市、自治区的经济发展状况数据集如表所示，包括8项经济指标：国民生产总值（A1）；居民消费水平（A2）；固定资产投资（A3）；职工平均工资（A4）；货物周转量（A5）；居民消费指数（A6）；商品零售价格指数（A7）；工业总产值（A8），试用基本PCA方法将这8项 阅读全文
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作业二：决策树算法 【题目1】 表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。 【要求】 1.画出完整决策树； 2.预测测试1用例的发芽情 阅读全文