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摘要： 【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]。 1. 根 阅读全文

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】 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。 1.准备所需安装包并导入 import torch 阅读全文

摘要： 【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

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】 1.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； 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 碍滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 阅读全文

摘要： 一、朴素贝叶斯公式 在介绍朴素贝叶斯公式前，先介绍一下条件概率公式。条件概率表示在B已经发生的条件下，A发生概率。 朴素贝叶斯公式就是条件概率的变形。假设已有数据为 其中x为属性值，y为分类结果，共有n个已有数据。每个x有多种属性，以第一组数据为例，上标表示第几个属性值，x的具体表示如下 假设y的可 阅读全文

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 阅读全文

摘要： 【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。 表1 拖欠贷款人员训练样本数据集 编号 房产状况 婚姻情况 年收（千元） 拖欠贷款 1 是 单身 125 否 2 否 已婚 100 否 3 否 单身 70 否 4 阅读全文

摘要： 一、写出PCA完成降维的主要步骤 ①导入需要的模块和库；②导入数据，探索数据；③画累计方差贡献率，找最佳降维后维度的范围；④降维后维度的学习曲线，继续缩小最佳维度的范围；⑤细化学习曲线，找出降维后的最佳维度；⑥导入找出的最佳维度进行降维，查看模型效果；⑦如果维度已经降下来了，可以考虑利用KNN观察一 阅读全文

摘要： 1、豌豆种子 2、感冒诊断 阅读全文

摘要： 【实验目的】 理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。 【实验内容】 【附录1】 年龄 有工作 有自己的房子 信贷情况 类别 0 青年 否 否 一 阅读全文