致各位关注过的同学

        最近学安卓,心好累,而且在这里的编辑器上写的太痛苦了,所以更新慢了下来。目前我正尝试往博客园转:新地址戳这,抽空将这里的内容转过去之后再开始接着写。
《机器学习原理与实践》项目验收要求 班长在培育两种珍稀花卉(flower1和flower2)时,发现幼苗形态相似难以区分。班长焦急的查阅已有资料,终于找到了一篇古老的文献记载,文献中总共收集了900株幼苗的显微图像数据,每个品种各450株,前人已经对这些图片进行了分析,并且提取了8个形态特征: 面积(Area):叶片区域像素数 周长(Perimeter):叶片轮廓周长 长轴长度(MajorAxis):叶片最长轴长度 短轴长度(MinorAxis):叶片最短轴长度 紧凑度(Compactness):周长²/面积(衡量形状紧凑性) 对称性(Symmetry):基于叶片对称轴的量化值 颜色均值(ColorMean):叶片RGB颜色均值 纹理粗糙度(TextureRoughness):基于灰度共生矩阵的粗糙度值 班长使用机器学习算法,针对900个花卉数据训练出一个分类模型,用来分类他所培育的花卉,请各位同学棒棒班长,集思广益,每位同学按下面要求来完成任务。 要求: (1)数据的前期分析与处理,包括数据预处理、特征可视化等。 (2)拆分数据集要求测试集占总数据集的30%,并且设置固定的随机种子数。 (3)使用至少2种不同的分类算法进行分类,每个模型需要用到至少一种调参方式。 (4)评估方法选1到2种。 (5)要求测试集准确率达到86%以上。 (6)注意项目完成占比70%,答辩占比30%,答辩考察:程序运行,程序提问,代码整洁有注释等。 (7)扩展(可选):使用交叉验证提升模型泛化能力。
06-21
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