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摘要： 1. 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； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题 2. 实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝 阅读全文

摘要： 1. 实验目的 理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 掌握常见的距离度量方法； 掌握K近邻树实现算法； 针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 2. 实验内容 实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法，并测试算法正确性。 实现K近邻树算法； 针对iris数据集，应用sklearn的 阅读全文

摘要： 1. 实验目的 理解感知器算法原理，能实现感知器算法； 掌握机器学习算法的度量指标； 掌握最小二乘法进行参数估计基本原理； 针对特定应用场景及数据，能构建感知器模型并进行预测。 2. 实验内容 安装Pycharm，注册学生版。 安装常见的机器学习库，如Scipy、Numpy、Pandas、Matpl 阅读全文