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机器学习-实验指导书.pdf下载

  • 更新:2024-09-17 14:15:14
  • 大小:1.99MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:讲义 - 课程资源
  • 格式:PDF

资源介绍

目 录 ............................................................... I 实验 1 监督学习中的分类算法应用 .................................. - 1 - 实验目标 .................................................. - 1 - 实验软、硬件环境 .......................................... - 1 - 实验任务.................................................. - 2 - 实验 1.1 Python 开发环境搭建 ...................................... - 2 - 实验目标 .................................................. - 2 - 实验任务 .................................................. - 2 - (1)Python 安装与配置 ............................. - 2 - (2)Pycharm 安装和配置 ............................ - 4 - (3)Python 中安装第三方库 ........................ - 11 - 实验 1.2 K-近邻算法实现 ......................................... - 14 - 实验目标 ................................................. - 14 - 实验任务 ................................................. - 14 - (1)电影类别分类 ................................. - 14 - (2)约会网站配对效果判定 ......................... - 14 - 实验 1.3 决策树算法实现 ......................................... - 16 - 实验目标 ................................................. - 16 - 实验任务 ................................................. - 16 - (1)银行房屋贷款申请 ............................. - 16 - (2)患者佩戴隐形眼镜类型预测 ..................... - 17 - 实验 1.4 朴素贝叶斯算法实现 ..................................... - 19 - 实验目标 ................................................. - 19 - 实验任务 ................................................. - 19 - (1)文本分类 1 ................................... - 19 - (2)文本分类 2 ................................... - 19 - 实验 1.5 Logistic 回归算法实现 ................................... - 21 - 实验目标 ................................................. - 21 - 目 目 录 II 实验任务 ................................................. - 21 - (1)构建 Logistic 回归分类模型 .................... - 21 - (2)预测患疝气病的马的存活问题 ................... - 21 - 实验 1.6 SVM 算法实现 ............................................ - 23 - 实验目标 ................................................. - 23 - 实验任务 ................................................. - 23 - (1)构建 SVM 分类模型 ............................. - 23 - 实验 1.7 监督学习中的分类算法综合应用 ........................... - 24 - 实验目标 ................................................. - 24 - 实验任务 ................................................. - 24 - (1)手写识别系统 ................................. - 24 - (2)电子邮件垃圾过滤 ............................. - 25 - 实验 2 监督学习中的回归算法应用 ................................. - 26 - 实验目标 ................................................. - 26 - 实验软、硬件环境 ......................................... - 26 - 实验任务 ................................................. - 26 - (1)鲍鱼年龄预测 ................................. - 26 - (2)乐高玩具价格预测 ............................. - 27 - 实验 3 无监督学习中的聚类算法应用 ............................... - 29 - 实验目标 ................................................. - 29 - 实验软、硬件环境 ......................................... - 29 - 实验任务 ................................................. - 29 - (1)使用 K 均值算法对数据进行聚类分析 ............. - 29 - (2)对地图上的点进行聚类 ......................... - 30 -