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山东大学提供的机器学习实验代码。

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简介:
山东大学提供的机器学习实验代码集合,包含七个实验模块:首先是线性回归实验(Exp 1),随后是逻辑回归以及牛顿法实验(Exp 2);接着是正则化实验(Exp 3),紧接着是朴素贝叶斯实验(Exp 4),然后是支持向量机实验(Exp 5),之后是K-均值聚类实验(Exp 6),最后是人脸识别中主成分分析实验(Exp 7)。

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客服
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  • 优质
    本课程为山东大学开设的机器学习实验课,旨在通过理论与实践相结合的方式,帮助学生深入理解并掌握机器学习的核心算法及应用技巧。 机器学习是一门多学科交叉的专业领域,融合了概率论、统计学、近似理论以及复杂算法的知识,并利用计算机技术来模拟人类的学习方式。通过将现有内容进行知识结构的划分,能够有效提高学习效率。
  • 与报告
    优质
    本项目汇集了山东大学在机器学习课程中的全部实验代码和实验报告,涵盖回归、分类、聚类等多种算法实践,旨在为学习者提供一个系统的学习资源库。 本项目包括三部分:第一部分是Python实现的课后习题;第二部分是使用BP网络进行MNIST数据集分类;第三部分则是通过AdaBoost算法实现MNIST数据集分类。需要注意的是,代码可能存在不准确或不够完善的地方,请自行修改和完善。(尤其是AdaBoost部分,编写时非常匆忙且较为混乱)。
  • 完整版
    优质
    本项目为山东大学机器学习课程的完整实验代码集合,涵盖回归、分类、聚类等算法实践,适合初学者深入理解和应用机器学习技术。 山东大学机器学习实验代码包括以下内容: Exp 1:线性回归 Exp 2:逻辑回归及牛顿法 Exp 3:正则化 Exp 4:朴素贝叶斯 Exp 5:支持向量机(SVM) Exp 6:K-Means聚类 Exp 7:主成分分析在人脸识别中的应用
  • 资料.zip
    优质
    本资料包为山东大学机器学习课程的相关实验材料,包含数据集、代码示例及实验指导书,适用于进行机器学习理论与实践的学习和研究。 机器学习是一门跨学科的领域,融合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析以及算法复杂度理论等多个领域的知识。其主要目标是研究计算机如何模拟人类的学习行为,并通过获取新知识或技能来改善自身性能。作为人工智能的核心部分,它为使计算机具备智能提供了根本路径。 随着统计学习的发展和诸如支持向量机(SVM)、决策树及随机森林等算法的提出与改进,机器学习在分类、回归分析及聚类任务中的应用得到了显著提升。进入21世纪后,深度学习技术成为该领域的重大突破之一,通过构建多层神经网络模型并利用大量数据和强大计算能力进行训练,在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等多个领域取得了卓越成果。 机器学习的应用范围广泛,涵盖了医疗保健、金融行业、零售与电子商务、智能交通系统及生产制造等领域。例如,在医学界中,该技术能够帮助医生解读影像资料以辅助诊断疾病,并预测病情发展趋势;在金融业里,则可以通过分析大量数据来发现潜在风险并预测股票市场的走势。 未来随着传感器技术和计算能力的进一步提升,机器学习将在自动驾驶汽车、智能家居设备等方面发挥更大的作用。此外,物联网技术的应用将使家居产品更加智能化且个性化地服务于用户需求。而在工业制造领域中,它同样具有广泛的应用前景,比如在智能制造流程中的工艺优化与质量控制环节。 总而言之,作为一门拥有广阔应用潜力和发展空间的学科,机器学习将继续推动人工智能领域的进步,并对人类社会的发展产生深远影响。
  • 优质
    本项目汇集了燕山大学学生和研究人员在机器学习课程与科研活动中编写的各类实验代码。涵盖算法实现、模型训练及评估等多个方面,旨在促进学术交流和技术分享。 机器学习实验包括不同含量果汁饮料的聚类(K-Means)、肿瘤预测与分析(神经网络)、肿瘤预测(决策树)、顾客购买服装的分析与预测、肿瘤分类与预测(SVM)以及糖尿病预测等主题。此外,还涉及影厅观影人数的预测研究。
  • 计算院图形
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    这段内容似乎是指向具体的教学实践或实验作业,不适合直接生成一个概括性的介绍。不过,如果我们要为这个项目创建一个简短描述的话,可以这样写: 本实验是山东大学计算机学院图形学课程的一部分,旨在通过编写和运行特定的代码来加深学生对图形学原理的理解与应用能力。 【图形学实验二源码解析】 本资源是山东大学计算机学院图形学实验的第二部分,主要涉及计算机图形学的基础知识和编程实践。作为计算机科学的一个重要分支,计算机图形学研究的是如何在计算机中表示、处理以及显示图像,并广泛应用于游戏开发、虚拟现实及影视特效等领域。 通过此次实验,学生将深入理解并应用一些基本的图形学概念,如坐标系统、向量运算、矩阵变换和图形渲染。目标可能是创建简单的2D或3D图形,或者实现基础的图形交互功能。 1. **坐标系统与向量运算**:在计算机图形中,坐标系统是定位图像的基础,并通常包括世界坐标系、视图坐标系以及屏幕坐标系等不同形式。向量用于表示位置和运动方向,在此领域内主要用于描述点的位置及物体移动情况。学生将学习如何进行不同的坐标转换操作并掌握基础的向量运算如加减法,标量乘法与点积。 2. **矩阵变换**:在图形学中,矩阵被用来表达各种几何变形(例如旋转、缩放和平移)。通过矩阵相乘可以组合一系列变化到一个单一的操作之中。学生需要理解和实现用于表示这些变换的2x2或4x4矩阵,并了解如何利用它们来改变图像的位置与形状。 3. **图形渲染**:将三维数据转化为二维屏幕上的可视图像是渲染过程的主要任务之一。这可能包括颜色模型(如RGB)和光照模拟技术(例如Lambertian或者Phong模型)。学生需要掌握根据光源属性、材质特性以及环境设置来计算像素色彩的方法。 4. **图形API**:为了绘制图像,实验中可能会用到OpenGL或DirectX等图形库。这些API提供了一套函数集给程序员使用以控制硬件加速的渲染过程。理解顶点数组和缓冲区的概念是重要的一步,并且还需要熟悉着色语言(如GLSL或者HLSL)以及状态机。 5. **程序结构与设计**:良好的代码组织对于提高项目的可读性和维护性至关重要。实验中可能涉及面向对象编程、模块化设计及错误处理策略的学习。学生需要学会编写清晰的注释,并且学习如何使用版本控制系统(如Git)来进行协作和管理不同开发阶段的工作。 6. **实验报告**:完成所有任务后,学生通常会被要求提交一份详细的实验报告来总结他们的发现与思考过程、遇到的技术挑战及其解决方案。这一步骤对于评估理论知识的应用情况非常重要。 通过这个实践环节,学生们不仅可以提高自己的编程能力,还能加深对计算机图形学的实际理解,并为未来深入学习更高级别的技术打下坚实的基础。对于那些有兴趣进入游戏开发或动画制作等领域的学生而言,这是一个非常宝贵的实践经验。
  • JAVA全部
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    本资源包含山东大学计算机相关课程中的所有JAVA实验源代码,旨在帮助学生理解和掌握Java编程语言的基础及进阶知识。 实验指导书以及前面6个实验的源代码(在一个project里).zip
  • 单片
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    本课程为山东大学开设的单片机实验课,旨在通过理论与实践相结合的方式,使学生深入理解并掌握单片机的基本原理及其应用技术。 示例程序的功能是将从内存地址30H开始的16个单元清零,然后依次给这些单元赋值0到F。
  • 报告
    优质
    本实验报告出自燕山大学,详细记录了学生在机器学习课程中的实验过程与成果分析。涵盖了算法实现、模型训练及性能评估等多个方面,旨在加深对机器学习理论的理解和实践应用能力。 燕山大学机器学习实验报告包括以下内容: - 实验1.1:糖尿病情预测 - 实验1.2:影厅观影人数预测 - 实验2.1:肿瘤分类与预测(朴素贝叶斯) - 实验2.2:肿瘤分类与预测(SVM) - 实验3.1:肿瘤预测(决策树) - 实验3.2:顾客购买服装的分析与预测 - 实验4:不同含量果汁饮料的聚类 - 实验5:肿瘤预测(AdaBoost) - 实验6:肿瘤预测与分析(神经网络)
  • 报告
    优质
    本实验报告为燕山大学学生在机器学习课程中的研究成果展示,涵盖了数据预处理、模型训练及评估等环节,旨在提升学生的实践能力和科研素养。 燕山大学机器学习实验报告 本实验报告旨在总结并描述机器学习实验中的各种知识点,包括但不限于:机器学习的基本概念、经典的线性回归模型、AI Studio 实践平台的操作方法、数据预处理步骤、模型训练过程以及模型评估技术。 一、 机器学习基本概念 介绍机器学习作为人工智能的一个分支领域,它的核心目标是使计算机系统能够通过自动改进其性能来适应新的情况,并且这个过程中不需要手动编写程序。 二、 经典的线性回归模型 详细解释了线性回归这一基础性的预测模型的应用场景。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在一定的线性关系,适用于连续值结果的预测任务。 三、 AI Studio 实践平台的操作指南 AI Studio 是一个提供丰富机器学习算法与工具集的学习环境。报告中介绍如何在该平台上创建账户、参与课程以及掌握基础操作技能来进行实验实践。 四、 数据预处理步骤详解 阐述数据清理和转换的重要性,包括导入原始数据文件、进行必要的格式化或标准化等处理工作以确保其质量符合后续分析的要求。 五、 模型训练与评估流程 强调了模型选择、参数调整以及最终验证阶段在整个机器学习项目中的关键作用。目标是让所选模型尽可能准确地反映真实世界的模式,并对未来的新数据做出可靠预测。 六、 线性回归的应用案例 列举了几种实际应用线性回归技术解决现实问题的例子,如房价预测和疾病风险评估等场景下如何利用这种方法来生成有价值的洞察与建议。 七、 实验过程概述 描述了从明确实验目标到完成具体操作任务的整个流程。每一步骤都需严格按照指导进行以确保最终结果的有效性和准确性。 八、 结论 总结性地回顾并强调了机器学习理论和技术的重要性,同时指出通过本报告的学习可以帮助读者掌握更多关于该领域的知识和技能。