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原创 机器学习与模式识别——SVM

本次实验围绕支持向量机(SVM)算法展开四个任务:1) 实现山鸢尾二分类任务,通过线性SVM算法构建决策边界;2) 采用带核函数的SMO算法处理变色鸢尾非线性分类问题;3) 应用软间隔SVM解决弗吉尼亚鸢尾分类,测试准确率达95%;4) 基于1850维面部特征,构建SVM模型实现7位政治家的精准识别(准确率100%)。实验完整实现了SVM的核心算法,包括线性/非线性分类、软间隔处理及核函数应用,并通过可视化展示决策边界,验证了SVM在图像识别等复杂任务中的有效性。

2026-02-20 21:21:46 1073

原创 人工智能数学基础——第二章 高等数学基础

本文摘要介绍了函数的基本概念及其特性。首先定义了函数的基本要素:定义域D、自变量x、因变量y及对应法则f。然后介绍了三类特殊函数:分段函数、反函数和显/隐函数。接着重点讨论了函数的三大特性:奇偶性(图像对称性)、单调性(增减特性)和周期性(重复特性)。其中奇偶性要求定义域对称,单调性关注函数值随自变量的变化趋势,周期性则强调函数值的重复规律。这些概念为函数分析提供了理论基础。

2026-02-15 16:39:19 117

原创 机器学习与模式识别——Logistic算法

本实验围绕分类问题展开,通过Logistic回归和Softmax回归模型实现了四个分类任务:山鸢尾识别、乳腺癌预测、鸢尾花分类和红酒产地预测。实验首先实现了梯度下降优化的Logistic回归算法,在乳腺癌预测中取得了98%的准确率;然后采用Softmax回归处理多分类问题,在红酒产地预测中达到98%准确率。实验详细记录了模型实现过程,包括特征处理、模型训练、性能评估(准确率、精确率、召回率、ROC曲线等)和结果可视化。结果表明,两种回归模型在相应分类任务中均表现优异,其中Logistic回归在二分类问题上表

2026-02-15 12:48:02 911

原创 人工智能数学基础—— 第一章 人工智能与数学基础

本文介绍了人工智能的基础概念与发展历程。第一章首先定义人工智能是模拟人类智能的技术科学,列举了新闻推荐、商品推送等日常应用。随后概述了人工智能从20世纪40年代至今的三次发展浪潮。最后重点阐述了图像识别、语音识别、虚拟助理、自然语言处理和智能机器人等五大应用领域,展现了AI技术在医疗、安防、家居等场景中的广泛运用。

2026-02-11 15:44:07 88

原创 机器学习与模式识别——机器学习中的搜索算法

本文介绍了梯度下降、随机梯度下降和牛顿迭代三种优化算法的实验实现。实验一通过Lasso回归拟合多项式模型,展示了L1正则化在特征选择中的作用;实验二对比了梯度下降和随机梯度下降算法在线性回归中的表现,包括收敛过程和性能差异;实验三采用牛顿迭代法求解二次函数最小值,详细展示了迭代过程。每个实验均包含完整的代码实现、数据生成和结果可视化步骤,并提供了算法参数设置和性能分析。实验结果表明,不同优化算法各有特点:梯度下降收敛稳定但计算量大,随机梯度下降效率高但波动较大,牛顿迭代收敛速度快但需要计算二阶导数。这些实验

2026-02-11 15:33:49 763

原创 机器学习与模式识别——线性回归算法

本实验围绕回归算法展开实践,包含四个任务:1)使用正规方程实现房价预测线性回归模型;2)采用10次多项式回归拟合平面数据点;3)运用岭回归解决多项式过拟合问题,分析不同正则化参数的影响;4)基于糖尿病数据集建立线性预测模型。实验涉及算法实现、模型评估(MSE、R2)、特征处理及结果可视化,通过对比不同回归方法验证了正则化对模型泛化能力的提升效果,并输出了糖尿病预测的回归方程。

2026-02-08 16:11:32 922

原创 机器学习与模式识别——监督式学习算法基础

本实验通过两个案例实现了感知器算法:1)山鸢尾分类,利用花萼长宽特征训练模型,绘制决策边界;2)墨渍分类,生成二维数据并可视化分类效果。实验过程包括数据预处理、模型训练与测试,通过matplotlib绘制散点图和决策边界。结果表明感知器能有效解决线性可分问题,但存在非线性数据处理的局限性。实验加深了对感知器算法原理及实现的理解,掌握了特征提取、模型训练和结果可视化的完整流程。

2026-02-07 15:57:02 577

原创 C语言笔记——第二章 顺序结构程序设计(四)

printf函数附加格式说明符(修饰符)

2025-01-19 14:10:44 329

原创 Python课设——银行管理系统

同时,Python的代码可读性也很高,通过合理的命名规范和良好的代码风格,他人能够轻松理解和维护你的代码。通过不断学习和实践,我相信你会对Python程序设计有更深入的理解和掌握,为你的编程之路带来更多的机遇和挑战。信息科技飞速发展,在这数据化的时代,可以通过一些工具利用Python语言实现对数据的综合管理,让银行管理系统更方便的收集基本资料,实现基础功能。Python的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

2025-01-19 13:29:40 1181

原创 C语言笔记——第二章 顺序结构程序设计(三)

1、函数:putchar(c)参数:c为字符常量,变量或表达式功能:把参数c输出到显示器上2、当c为被一个时,则输出该字符3、当c为一个介于0至127之间的引起的十进制整数时,会被视为对应的ASCII码,输出对应的字符4、当c为事先定义用char定义好的字符型变量时,输出时不需要加单引号。

2025-01-18 18:16:38 460

原创 C语言课程设计—仓库管理系统

C语言课程设计——仓库管理系统,完整报告及运行代码

2025-01-18 17:17:06 1418

原创 C语言笔记——第二章 顺序结构程序设计(二)

本文主要讲解了流程图的画法以及三种结构的流程图,这有助于大家后续代码的编写,在编写复杂的代码之前,大家可以先绘制流程图。

2024-01-23 17:12:35 1753 1

原创 C语言笔记——第二章 顺序结构程序设计(一)

从本章后就开始进行C语言代码的讲解了,大家在看笔记的同时最好自己也进行一下代码的运行

2024-01-16 07:45:00 473 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(十二)

本文主要介绍了三种逻辑运算符,大家在运算时注意它们的短路特性

2024-01-15 07:30:00 1536 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(十一)

本文主要介绍了几种关系运算符以及表达式,大家要注意表达式的计算方法,并且表达式的值只有1和0

2024-01-14 14:58:07 719 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(十)

本文主要讲解了逗号表达式,注意这是一个表达式,需要掌握如何计算这个表达式

2024-01-10 07:30:00 481 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(九)

本篇主要讲解了++和--运算符,大家一定要理解++和--在不同位序上的含义

2024-01-09 07:30:00 552

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(八)

本文主要讲解了赋值变化的规则,需要各位详细掌握

2024-01-08 14:39:19 716

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(七)

本文主要介绍了赋值运算符及其应用

2024-01-01 14:41:55 659

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(六)

本文介绍了C语言中的基本算数运算符,说明了一些注意点

2023-12-31 20:17:30 680 2

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(五)

本文主要讲解了数据类型的相互转换,大家要记住运算等级的高低。

2023-12-30 07:30:00 665 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(四)

本文主要讲解了C语言的变量以及sizeof的用法

2023-12-29 17:11:41 636 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(三)

本文主要讲解了C语言的常量类型,其中字符常量和字符串常量还需要大家加以区分。

2023-12-26 14:58:36 909 1

原创 C语言笔记 ——第一章 C语言的知识(二)

C语言的格式特点以及常见符号,包括关键字,标识符的介绍

2023-12-24 13:35:37 692 1

原创 C语言笔记——第一章 C语言的知识(一)

本文主要介绍C语言的格式和结构特点,编写了我们的入门程序Hello World,对于加和的代码,大家可以尝试理解一下,后续的学习会逐渐理解这个代码

2023-12-23 14:14:56 1521 1

原创 C语言笔记——第0章 数制与码制(二)

的形式存储数据的,但其实我们输入的内容,也就是我们能够看见的内容,是以原码的形式出现的。接下来,我将对原码,反码,补码进行详细的说明。

2023-12-22 13:42:10 573

原创 C语言笔记——第0章 数制与码制(一)

本文主要是C语言的引言,关于进制转换类并没有做过多的介绍,其中的原码、补码、反码对今后的学习有较大的用处。

2023-12-21 18:45:29 640

人工智能数学基础核心概念与技术详解:高等数学、线性代数、概率统计在AI模型构建中的综合应用

内容概要:本文系统梳理了人工智能所需的数学基础知识,涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计等核心领域。内容从函数、极限、导数、微积分、泰勒展开、拉格朗日乘子法,到向量、矩阵、特征值分解、奇异值分解(SVD),再到随机变量、常见概率分布(如正态分布、二项分布、泊松分布)、最大似然估计、最大后验估计,以及核函数、熵、激活函数和相关性分析等主题,全面构建了支撑机器学习与深度学习的数学理论体系。文中结合大量数学公式、实例演算和Python代码实现,增强了理论与实践的结合。; 适合人群:具备一定高等数学和编程基础,致力于深入理解人工智能底层原理的计算机专业学生、科研人员及从事AI相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①为学习机器学习、深度学习等人工智能核心技术打下坚实的数学基础;②掌握关键数学工具在算法建模中的应用,如利用SVD进行数据降维、运用最大似然估计进行参数学习、借助核函数解决非线性分类问题;③通过代码实践加深对抽象数学概念的理解。; 阅读建议:此资源适合作为人工智能入门的数学先导课程,建议读者在学习过程中同步进行公式推导和代码复现,以实现从理论到应用的有效转化。

2026-02-20

Python课设-银行管理系统

Python课设——银行管理系统

2025-01-19

C语言课程设计-仓库管理系统word

仓库管理系统word

2025-01-18

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