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机器学习课程期末项目.zip

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简介:
本资料为某大学机器学习课程的期末项目文件,包含项目要求、数据集及部分实现代码。适合深入理解与实践机器学习算法的学生使用。 机器学习期末大作业.zip

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    本资料为某大学机器学习课程的期末项目文件,包含项目要求、数据集及部分实现代码。适合深入理解与实践机器学习算法的学生使用。 机器学习期末大作业.zip
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    本项目为大学课程《机器学习》期末作业,涵盖监督与非监督学习算法的实际应用,旨在通过实践提升学生对模型训练、特征选择及评估方法的理解。 本次实验为分类任务,实验数据包含两个文件:data_train.txt 和 data_test.txt,分别用于训练和测试。在训练文件中,有55列数据,前54列为样本特征(输入数据),最后一列是样本类别(标签)。共有7种不同的类别,对应数值1到7。测试数据中没有提供类别信息,需要使用模型进行预测,并将结果上传以获得相应分数。 作业要求:采用三种不同的模型进行预测。提交的文件包括三个预测结果文件(model_1.txt、model_2.txt 和 model_3.txt),每个文件中的每一行应包含一个数字(1到7之间的一个整数)表示该样本的预测类别,与 data_test.txt 文件中数据量一致。 此外,还需撰写实验报告,内容需涵盖模型介绍、数据处理方法、结果展示及分析。最终提交的内容包括预测结果文件、实验报告和代码。
  • UML.zip
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    该文件为《UML课程》期末项目的资料包,内含学生在课程结束时完成的各种软件系统设计文档和模型图。 UML期末大作业要求提交Word和PDF格式的文档以及所需的Visio图。具体内容包括:选择一个实际的应用系统作为研究对象,并完成以下任务: 1. 对该系统的概述; 2. 进行用例建模; 3. 完成静态模型的设计; 4. 开展动态交互建模工作; 5. 设计该系统的一个子系统的软件架构。
  • 重点
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    本课程聚焦于机器学习的核心概念与技术,涵盖监督学习、无监督学习及深度学习等内容。期末复习将重点关注算法原理、模型选择和实践应用等关键领域。 人工智能是一门研究如何创建智能机器的学科,它致力于让计算机能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务。这些任务包括学习、推理、问题解决、知识表示与获取等。近年来,随着计算能力的提升以及大量数据的积累,人工智能技术得到了飞速的发展,并在众多领域展现出了巨大的应用潜力。 对于初学者来说,入门人工智能可以分为几个步骤:首先了解基础知识如数学和编程语言;其次深入学习机器学习算法及其实现方法;最后通过实际项目进行实践操作。此外还可以关注相关社区和技术论坛以获取最新的技术和资讯,不断更新自己的知识体系。
  • 南京邮电大通达院《作业
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    本简介对应南京邮电大学通达学院《机器学习》课程期末项目的相关作业内容。该项目旨在通过实际操作加深学生对机器学习理论的理解与应用,涵盖算法实现、模型训练及评估等多个方面。 校园生活的智能化需要基于各种数据源的自动化处理与分析,这些数据源可能来自传统的传感终端(如典型的传感器)或智能设备。这意味着在校园内实现某些应用可能会依赖于机器学习的相关知识。因此,请以“校园里的机器学习”为主题完成你的综述论文,并利用课程中学到的知识,在医疗保健领域设计一个数据驱动的机器学习系统。
  • 题集.doc
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    《机器学习课程期末复习题集》汇集了涵盖机器学习核心概念与算法的经典习题,旨在帮助学生巩固知识、提升解题技巧,适用于课程复习及自我测试。 机器学习期末复习试卷.doc
  • 东北大管理
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    本课程为东北大学项目管理专业期末复习资料汇总,涵盖项目启动、规划、执行、监控及收尾等阶段的核心知识点与案例分析。 东北大学项目管理期末复习主要涉及项目过程管理和改进的关键知识点。下面根据提供的文件内容整理出相关的重要概念: **关键路径** 关键路径是整个项目中持续时间最长的路线,其上任何一个活动的时间延误都会导致整体项目的延期。可以通过前导图法、箭线图以及计划评审技术来确定。 **计算关键路径** EF = ES + T LS = LF - T Float Time = LS - ES 这里 EF 表示最早完成时间,ES 代表最早开始时间,LS 是最晚开始时间,LF 则是最迟结束时间。而 Float Time(浮动时间)表示整个任务的缓冲余地。 **挣值分析** 这是一种用于评估项目进度和成本表现的方法,在项目管理中被广泛应用。它包括PV、AC、EV、CV、SV、CPI、SPI 和 EAC 等术语: - PV (计划工作的预算费用):在规划过程中,预计完成工作所需的总资金。 - AC (已完成工作的实际花费):执行项目的实际成本或支出。 - EV (已完成工作的预算价值):根据项目进度计算的完成部分的成本基准值。 - CV(挣值与实际成本差):衡量的是当前阶段下项目的费用绩效情况。 - SV(计划价值和挣值之差):用来反映项目在时间上的执行效率,即是否如期推进。 - CPI (成本绩效指数) :通过比较已消耗的资源与完成工作量的价值来评估资金使用效果。 - SPI (进度绩效指数) :衡量项目的实际进展与其被预期达到的状态之间的差异程度。 - EAC(估算至完工):预测项目最终所需的总费用,可由以下公式推算: - EAC = BAC / CPI - EAC = AC + (BAC - EV) - EAC = AC + ETC 其中,BAC 表示预算总额,ETC 则是完成剩余工作预计所需的成本。 **三点估算** 这是一种用于估计任务持续时间的项目管理技术。它包括最可能的时间、乐观时间和悲观时间: - 最可能时间:在考虑了资源可用性、生产率以及潜在干扰因素的情况下预测出来的活动时长。 - 乐观时间:假设所有条件都对当前计划有利,预计完成该工作所需的时间。 - 悲观时间:假定不利情况的组合发生,导致任务耗时加长。 期望值计算公式为: (最乐观 + 4 × 最可能 + 最悲观) / 6 **前导图** 这是一种表示项目中活动之间逻辑关系的方法。绘制该图形需遵循以下原则: - 必须准确表达各项工作的依赖性。 - 不得出现回环,即任务的开始又回到自身起点的情况。 - 禁止双向箭头或无方向指示器的存在。 - 不能有未连接起始点或者终点的线条。 **箭线图法(ADM)** 这是一种用于描绘项目网络模型的方法。它分为实活动和虚活动两种类型。 **CPM (关键路径方法)** 这种方法用来确定项目的最短完成时间。计算公式同上述关键路径部分所述: EF = ES + T LS = LF - T Float Time = LS - ES 这些知识点是复习项目管理期末考试时的重要内容,希望对大家有所帮助。
  • .pdf
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    这份PDF文档包含了针对机器学习课程的期末复习题集,旨在帮助学生巩固所学知识、准备考试。 机器学习期末复习题库
  • UML
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    本项目为《UML》课程的期末设计作品,旨在运用所学的统一建模语言知识进行系统分析与设计,通过实践加深对软件工程的理解和应用。 用于UML大作业设计的资源包含各种类图、用例图和结构图,适用于各类UML课程项目需求。
  • Python
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    本Python课程期末项目涵盖了从基础语法到高级应用的知识点,学生将运用所学完成一个综合性的实际项目,旨在提高编程实践能力和问题解决技巧。 我的Python期末大作业使用了网络编程、多线程技术,并结合wxpython进行界面设计,同时利用爬虫获取数据以及xlwt操作Excel文件,最后通过matplotlib对电影种类进行了分析。主要抓取的内容是豆瓣热门电影的数据,程序具有图形用户界面和输出日志功能,可以将收集到的信息保存为Excel表格并生成图片展示。