摘要：
【題目】 1. 下圖為三層神經網絡結構，表中為輸入的4條樣本數據，計算第2個訓練樣本的前向傳播過程，網絡參數的初始為:<span id="MathJax-Span-2" class="mrow"><span id="MathJax-Span-3" class="msubsup"><span id=" 閱讀全文
posted @ 2022-11-28 19:37 木十1342 閱讀(22) 評論(0) 推薦(0)
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【實驗目的】 理解神經網絡原理，掌握神經網絡前向推理和后向傳播方法； 掌握使用pytorch框架訓練和推理全連接神經網絡模型的編程實現方法。 【實驗內容】 1.使用pytorch框架，設計一個全連接神經網絡，實現Mnist手寫數字字符集的訓練與識別。 【實驗報告要求】 修改神經網絡結構，改變層數觀察 閱讀全文
posted @ 2022-11-28 19:28 木十1342 閱讀(33) 評論(0) 推薦(0)
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【題目】 1.1981年生物學家格若根（W.Grogan）和維什（W.Wirth）發現了兩類蚊子（或飛蠓midges），他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長，數據如下： 翼長 觸角長 類別1.78 1.14 Apf1.96 1.18 Apf1.86 1.20 Apf1.72 1.24 Apf2 閱讀全文
posted @ 2022-11-16 00:01 木十1342 閱讀(52) 評論(0) 推薦(0)
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【實驗目的】 理解神經網絡原理，掌握神經網絡前向推理和后向傳播方法； 掌握神經網絡模型的編程實現方法。 【實驗內容】 1.1981年生物學家格若根（W.Grogan）和維什（W.Wirth）發現了兩類蚊子（或飛蠓midges），他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長，數據如下： 翼長 觸角長 類 閱讀全文
posted @ 2022-11-15 21:31 木十1342 閱讀(94) 評論(0) 推薦(0)
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【實驗目的】 理解樸素貝葉斯算法原理，掌握樸素貝葉斯算法框架。 【實驗內容】 針對下表中的數據，編寫python程序實現樸素貝葉斯算法（不使用sklearn包），對輸入數據進行預測；熟悉sklearn庫中的樸素貝葉斯算法，使用sklearn包編寫樸素貝葉斯算法程序，對輸入數據進行預測； 【實驗報告要 閱讀全文
posted @ 2022-11-13 17:28 木十1342 閱讀(43) 評論(0) 推薦(0)
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作業四：樸素貝葉斯算法實驗 【題目】 1.下表中是某大學一位研究生導師帶過的碩士研究生錄取情況表，根據該表建立樸素貝葉斯模型，現有一名上線考生想報考該導師，考生的特點是專業、數學和外語都不好，獲獎情況很好，請你判斷該生能否被錄取。 【要求】 1.寫出樸素貝葉斯分類的主要公式； 2.詳細寫出題目的計算 閱讀全文
posted @ 2022-11-13 12:29 木十1342 閱讀(19) 評論(0) 推薦(0)
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【題目1】 表1為拖欠貸款人員訓練樣本數據集，使用CART算法基于該表數據構造決策樹模型，并使用表2中測試樣本集確定剪枝后的最優子樹。 表1 拖欠貸款人員訓練樣本數據集 編號 房產狀況 婚姻情況 年收（千元） 拖欠貸款 1 是 單身 125 否 2 否 已婚 100 否 3 否 單身 70 否 4 閱讀全文
posted @ 2022-11-06 10:10 木十1342 閱讀(47) 評論(0) 推薦(0)
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【題目1】 表1所示的數據集表示豌豆種子在不同環境下能否發芽情況。豌豆種子自身有形狀、大小和種皮顏色等特征，外部影響環境有土壤、水分和日照等特征。試通過所示數據集構建ID3決策樹并根據最后一行測試數據預測該豌豆能否發芽。 【要求】 1.畫出完整決策樹； 2.預測測試1用例的發芽情況； 3.請大家在博 閱讀全文
posted @ 2022-11-04 10:50 木十1342 閱讀(64) 評論(0) 推薦(0)
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【PCA完成降維的主要步驟】 1.將原始數據進行標準化（一般是去均值，如果特征在不同的數量級上，則還要將其除以標準差）2.計算標準化數據集的協方差矩陣3.計算協方差矩陣的特征值和特征向量4.保留最重要（特征值最大）的前k個特征（k就表示降維后的維度）5.找到這k個特征值對應的特征向量6.將標準化數據 閱讀全文
posted @ 2022-11-04 10:25 木十1342 閱讀(96) 評論(0) 推薦(0)
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| 20大數據三班 | 20大數據三班 || | | ||作業要求|作業鏈接|| 學號 | 201613350 | 【實驗目的】 1.理解邏輯回歸算法原理，掌握邏輯回歸算法框架；2.理解邏輯回歸的sigmoid函數；3.理解邏輯回歸的損失函數；4.針對特定應用場景及數據，能應用邏輯回歸算法解決實際分 閱讀全文
posted @ 2022-10-30 20:54 木十1342 閱讀(156) 評論(0) 推薦(0)
浙公網安備 33010602011771號