摘要: def forward(self,x): h1 = self.w1 * x[0] + self.w2 * x[1] + self.b1 h2 = self.w3 * x[0] + self.w4 * x[1] + self.b2 out = sigmoid(self.w5 *h1 +self.w6 阅读全文
posted @ 2022-11-21 00:34 合肥疯狂星期四批发商 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2022-11-21 00:08 合肥疯狂星期四批发商 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np import pandas as pd data_list = [ ['青绿', '蜷缩', '浊响', '清晰', '凹陷', '碍滑', 'YES'], ['乌黑', '蜷缩', '沉闷', '清晰', '凹陷', '碍滑', 'YES'], ['乌黑', 阅读全文
posted @ 2022-11-13 22:47 合肥疯狂星期四批发商 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2022-11-13 16:34 合肥疯狂星期四批发商 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2022-11-06 15:48 合肥疯狂星期四批发商 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2022-11-06 14:24 合肥疯狂星期四批发商 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2022-11-04 16:57 合肥疯狂星期四批发商 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.读取数据源 import pandas as pd import openpyxl import numpy as np data = pd.read_excel("D:\HOMEWORK\Project1/我国大陆经济发展状况数据.xlsx",header=None,engine='openp 阅读全文
posted @ 2022-11-03 16:15 合肥疯狂星期四批发商 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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】 设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。 针对给定的房贷数据集(数据集表格 阅读全文
posted @ 2022-10-30 23:58 合肥疯狂星期四批发商 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑