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南京理工大学机器学习与人工智能选修课大作业备份

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简介:
本项目为南京理工大学学生在《机器学习与人工智能》选修课程中的期末大作业备份资料,涵盖多种机器学习算法的应用与实现。 南京理工大学机器学习与人工智能选修课程大作业备份目录如下: - Linear_Regression:线性回归模拟实验目录。 - Logistic_Regression:鸢尾花二分类实验目录。 - KNN:红酒分类实验目录。 - DeepFM:基于DeepFM模型实现点击率预估的目录。 - Wide_and_Deep:基于MindSpore的广告推荐目录。

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客服
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    本项目为南京理工大学学生在《机器学习与人工智能》选修课程中的期末大作业备份资料,涵盖多种机器学习算法的应用与实现。 南京理工大学机器学习与人工智能选修课程大作业备份目录如下: - Linear_Regression:线性回归模拟实验目录。 - Logistic_Regression:鸢尾花二分类实验目录。 - KNN:红酒分类实验目录。 - DeepFM:基于DeepFM模型实现点击率预估的目录。 - Wide_and_Deep:基于MindSpore的广告推荐目录。
  • 》试题
    优质
    《人工智能与机器人》是南京理工大学开设的一门考查学生在智能算法、机器学习及机器人技术应用方面知识掌握程度的课程考试。 南京理工大学计算机学院《人工智能与机器人》试卷包括2012A卷、2012B卷和2015A卷共三份,无答案。
  • .7z
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    这是一个包含南开大学人工智能学院学生提交的机器学习课程作业的压缩文件集合,内容涵盖了各种机器学习项目的实践与理论研究。 南开大学人工智能学院的机器学习课程作业包含在文件“南开大学人工智能学院机器学习大作业.7z”中。
  • .7z
    优质
    这是一个包含南开大学人工智能学院学生提交的机器学习课程作业的压缩文件集合,内容涵盖各种项目和实验报告。 第一次作业要求实现感知机算法,并在sklearn中的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础的感知机模型 $y=\text{sign}(\vec{w}\cdot \vec{x} + b)$,其中损失函数定义为误分类点到决策边界的总距离。应使用随机梯度下降法对参数 $\vec{w}$ 和偏置项 $b$ 进行优化。 第二次作业要求实现K近邻算法,并同样在sklearn的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础版本的K近邻模型(无需使用KD树),其中K值可自行选择。 第三次作业任务是实现朴素贝叶斯分类器。需编写最基本的朴素贝叶斯算法来完成这项工作。
  • 优质
    本简介展示了学生在江南大学人工智能课程中的各类创新项目和实践成果,涵盖了机器学习、自然语言处理等多个领域。 江南大学的人工智能课堂作业是Word版的,可以帮助学生复习,包含十多道题目。
  • 题目要求47.docx
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    这份文档是大连理工大学为《人工智能》课程设计的大作业题目及具体要求,旨在通过实践项目加深学生对人工智能理论的理解和应用能力。 大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx 由于文件名重复多次,可以简化为: 关于大连理工大学《人工智能》课程的大作业题目及要求,请参见文档“大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx”。
  • 西
    优质
    本资源包含西北工业大学机器学习课程的相关作业和课件,涵盖数据处理、模型训练及评估等内容,适合深入学习和研究。 机器学习包含SVM实验的作业和课件来自西北工业大学。
  • 中国科--
    优质
    简介:中国科学院大学的人工智能与机器学习项目致力于培养具有扎实理论基础和创新能力的研究人才。学生将深入学习算法设计、数据分析及深度学习等核心课程,并参与前沿科研项目,推动技术进步和社会应用发展。 国科大中科院的人工智能与机器学习课程。
  • 2017年考资料
    优质
    简介:本资料为华南理工大学2017年考研人工智能科目备考专用,涵盖考试大纲、历年真题解析及重点难点梳理,助力考生高效复习。 此文档包含华南理工大学2017年人工智能备考资料,包括多套试题及重点知识参考资料、讲解PPT等,希望对大家有所帮助。