GitHub_Trending/in/Introduction_to_Machine_Learning课程实验报告模板：规范与示例

GitHub_Trending/in/Introduction_to_Machine_Learning课程实验报告模板：规范与示例

【免费下载链接】Introduction_to_Machine_Learning Machine Learning Course, Sharif University of Technology 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/in/Introduction_to_Machine_Learning

一、实验报告基本结构

实验报告需包含以下核心模块，各部分需严格遵循学术规范并结合课程特点：

1.1 前置信息

• 课程名称：机器学习导论
• 实验编号：如"01-线性回归"
• 相关章节：Jupyter_Notebooks/Chapter_01_Supervised_Learning
• 提交日期：YYYY-MM-DD

1.2 实验目标

清晰阐述实验要解决的问题和预期成果，建议参考Slides/Chapter_01_Supervised_Learning中的教学目标。

二、实验环境与工具

2.1 环境配置

• Python版本：3.12.6
• 核心库：NumPy、Matplotlib、PyTorch
• 开发工具：Jupyter Notebook

2.2 项目资源路径

• 实验代码模板：Jupyter_Notebooks/Chapter_01_Supervised_Learning/01-Linear Regression/Simple_Regression.ipynb
• 数据集位置：Jupyter_Notebooks/Chapter_02_Unsupervised_Learning/pics
• 官方文档：README.md

三、实验原理与实现

3.1 核心算法

以线性回归为例，需包含数学原理和公式推导，可参考Slides/Chapter_01_Supervised_Learning/01-Linear Regression/01-Linear_Regression.pdf中的理论部分。

3.2 代码实现

关键代码片段需包含注释，示例：

# 计算线性回归参数
X, Y, XiYi, Xi2 = 0, 0, 0, 0
n = len(x)
for i in range(n):
    X += x[i]
    Y += y[i]
    XiYi += x[i] * y[i]
    Xi2 += x[i] ** 2

w1 = (n * XiYi - X * Y) / (n * Xi2 - X**2)
w0 = (Y - w1 * X) / n

完整代码：Jupyter_Notebooks/Chapter_01_Supervised_Learning/01-Linear Regression/Simple_Regression.ipynb

四、实验结果与分析

4.1 可视化结果

必须包含对比图表，如PCA降维效果：

4.2 性能评估

使用表格呈现定量指标，示例：

模型	准确率	均方误差	训练时间
线性回归	0.89	0.12	12.3s
kNN	0.92	0.08	45.6s

详细数据：Jupyter_Notebooks/Chapter_02_Unsupervised_Learning/tinyPCA.ipynb

五、实验总结与改进

5.1 主要结论

总结实验发现的规律和遇到的问题，可参考Previous_Semesters/2023_01/Homework/Homework_README.md中的典型问题分析。

5.2 改进方向

• 算法优化：尝试Jupyter_Notebooks/Chapter_03_Neural_Networks/tinyAdamSGD.ipynb中的优化器
• 数据增强：参考Jupyter_Notebooks/Chapter_04_Computer_Vision/AutoEncoders.ipynb

六、附录

6.1 参考资料

• 课程幻灯片：Slides/Chapter_01_Supervised_Learning
• 相关论文：Slides/Chapter_05_Natural_Language_Processing/03-BERT/ref.bib

6.2 工具函数

常用辅助代码：Jupyter_Notebooks/Chapter_02_Unsupervised_Learning/tinyKMeans.ipynb

七、提交规范

1. 文件命名：学号_实验名称.ipynb（例：20211100_LinearRegression.ipynb）
2. 提交位置：Previous_Semesters/2024/Exercises
3. 截止时间：实验课结束后72小时

八、典型错误示例

• 未标准化数据导致聚类效果差：
• 网络结构设计问题：参考Jupyter_Notebooks/Chapter_03_Neural_Networks/Improving_NNs.ipynb

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