汪程序员

k均值、合并聚类和DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集聚类,并且比较结果。学习k均值、合并聚类和DBSCAN聚类算法,并且比较结果。3.2数据预处理3.3算法描述1.基于划分的聚类，k均值算法。先选取k个作为中心点，将每个数据样本分配至与其距离最近的中心，使得所有样本到分配到的中心的距离之和最小。分配到同一中心的样本就聚成一类。2.基于层级的聚类合，并聚类算法。假设需要将m个数据样本聚为k个类，合并聚类算法聚类时，先将每一个数据样本自成一类，随后每一步都合并距离最近的两个类，直至将m个数据样本聚

时装类别识别时装类别识别问题是预测一张图片中的时装类别。数据集：fashionMnist训练集：60000张时装图片，每张图片是28*28的灰度矩阵，有一个{0,1,…,9}的类标签，表示时装的类别。测试数据：10000张测试数据。要求：导入fashionMnist数据。设计神经网络算法，完成时装类别的预测问题。上机报告中应写出遇到问题和解决方法。注意：fashionMnist数据集的导入，会遇到一些问题，自主尝试解决。时装类别识别问题是预测一张图片中的时装类别。数据集：fashionM

资料：https://download.youkuaiyun.com/download/m0_61504367/85399409一、问题描述月亮数据是sklearn工具库提供的一个数据集。它上用于分类和聚类算法的实践实验。图中每一个点是一条数据。其中(x1,x2)是特征组，颜色是标签值。如图所示。采用决策树算法和随机森林算法进行月亮数据的标签预测，并给出预测的可视化结果。二、实验目的学习决策树算法和随机森林算法。三、实验内容3.1数据导入from sklearn.datasets import mak

实验名称： SVM算法识别政治家面部识别一、问题描述国际政治家面部识别。在此数据集上，采用SVM算法实现：给定以张图片，预测图片中的任务是否是这位政治家。二、实验目的学习SVM算法的算法。三、实验内容数据导入from sklearn.datasets import fetch_lfw_people数据预处理lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)X = lfw_people.data

《软间隔支持向量机有关算法》实验报告实验名称： 软间隔支持向量机有关算法一、问题描述6.4.3中Hinge损失的软间隔支持向量机的实现，采用的是次梯度下降算法。请修改该算法，实现软间隔支持向量机的随机次梯度下降算法、小批量次梯度下降算法。二、实验目的学习支持向量机的算法。三、实验内容数据导入from sklearn import datasets数据预处理iris = datasets.load_iris()X = iris["data"][:, (2, 3)]y = 2 *

简介Perceptron.pyimport numpy as np# 感知器算法class Perceptron: def fit(self, X, y): m, n = X.shape w = np.zeros((n,1)) b = 0 done = False while not done: done = True for i in range(m):

Perceptron.pyimport numpy as np# 感知器算法class Perceptron: def fit(self, X, y): m, n = X.shape w = np.zeros((n,1)) b = 0 done = False while not done: done = True for i in range(m):

一、问题描述红酒产地预测问题的任务是：根据红酒的各项指标，鉴定红酒的产地。数据：sklearn工具库。样本数178，每个样本表示1瓶红酒，13个特征，如红酒颜色、蒸馏度等。类标签：3个。导入数据，利用Softmax回归算法预测红酒产地，并输出accuracy,画出ROC曲线。二、实验目的利用Softmax回归算法预测红酒产地，并输出accuracy,画出ROC曲线。三、实验内容数据导入#导入数据from sklearn.datasets import load_winerwine

一、问题描述考虑一元目标函数 。（1）写出目标函数F的 。（2）初始值w=0, 请画出梯度下降算法在最小化目标函数F的搜索轨迹。初始值w=2 呢？二、实验目的梯度下降算法在最小化目标函数F的搜索轨迹。三、实验内容3.1数据导入自动生成的数据。3.2数据预处理3.3算法描述假定目标函数可微，算法从空间中的任一给定初始点开始进行指定轮数的搜索，在每一轮的搜索中，都计算目标函数的在当前的

实现线性回归的梯度下降法算法，解决糖尿病预测问题，输出mse和R2的值。以下为糖尿病的实验报告一、问题描述实现线性回归的梯度下降法算法，解决糖尿病预测问题，输出mse和R2的值。二、实验目的梯度下降算法在最小化目标函数F的搜索轨迹。三、实验内容3.1数据导入自动生成的数据。#导入数据from sklearn.datasets import load_diabetes3.2数据预处理def process_features(X): scaler = StandardScaler

一、糖尿病预测1.1问题描述糖尿病数据集是Sklearn 提供的数据集。它从442例糖尿病患者的资料中取10个特征：年龄、性别、体重、血压和6个血清测试量值，以及患者在一年后疾病发展的量化值（标签）。1.2问题求解基本思路：完整代码：import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.linear_model import Line

《机器学习》实验报告实验名称：线性回归算法目录1.1问题描述1.2问题求解2.1问题描述2.2问题求解问题一1.1问题描述考察平面上3个点： (0,1) , (1,1), (2,3)。（1）请计算能够完美拟合这3个点的2次多项式。（2）在线性模型假设 H={h=wx + b: w∈ℝ, b∈ℝ} ,假定损失是例2.2中的平方损失函数，请写出在训练数据集S={(0,1),(1,1),(2,3)}上经验损失最...

目录3.1数据导入3.2数据预处理3.3算法描述3.4主要代码问题描述平面上有两摊墨渍，它们的颜色分别是黄色和蓝色，墨渍分类问题就是是根据点的坐标，判断其染上的颜色。从Sklearn的数据库中获取墨渍数据，每条数据是平面上的一个点，特征组（即特征向量）为该点的坐标，标签为该点的颜色，0表示黄色，1表示蓝色。实验目的使用感知器算法完成对墨迹的分类。实验内容3.1数据导入 # 墨渍数据从Sklearn获取from sklearn.datase...