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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:13
七安。
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摘要：
实验总结 经过对八个实验的深入学习和实践，我对于机器学习中的多个重要算法有了更加全面的认识和理解。以下是我从这一系列实验中获得的主要收获和总结： 1. 数据准备的重要性： 所有实验都强调了数据准备在机器学习中的重要性。数据的清洗、预处理和分割对于模型性能有着直接的影响。合理的数据划分可以确保模型评估 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:11
七安。
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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/ 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:11
七安。
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摘要：
实验七：K 均值聚类算法实现与测试 一、实验目的 深入理解 K 均值聚类算法的算法原理，进而理解无监督学习的意义，能够使用 Python语言实现 K 均值聚类算法的训练与测试，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， 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:02
七安。
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:01
七安。
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:01
七安。
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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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:00
七安。
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实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试 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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 18:00
七安。
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摘要：
实验二：逻辑回归算法实现与测试 一、实验目的 深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用 Python 语言实现对数 几率回归的训练与测试，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 阅读全文
posted @ 2024-12-18 17:59
七安。
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摘要：
机器学习实验一 实验一：数据准备与模型评估 一、实验目的 熟悉 Python 的基本操作，掌握对数据集的读写实现、对模型性能的评估实现的能力； 加深对训练集、测试集、N 折交叉验证、模型评估标准的理解。 二、实验内容 （1）利用 pandas 库从本地读取 iris 数据集； （2）从 scikit 阅读全文
posted @ 2024-12-18 17:58
七安。
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