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RSS订阅原创 计算机设计大赛（一个月从校选三等奖杀入国三！ 经验分享！！！）
本人在大三最后一个月凭借计算机设计大赛杀入国三顺利拿到保研资格！无论是准备阶段还是参赛阶段，经验和技巧都可以帮助你们在众多作品中更胜一筹！（可以领取相关资料，也可以为准备保研的保研er们提供宝贵的经验，本人四非一个月极限拿到保研名额！当初参加校赛答辩时被本校老师否定的项目最后杀入国赛取得国三！同学们，加入我们一起分享经验和技巧，共同进步！
2023-10-27 20:12:49
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原创 机器学习实验6 肿瘤预测与分析（神经网络）
一、实验目的1.理解并掌握神经网络模型。 2.能够基于神经网络模型实现手写数字识别。 3.能够举一反三，基于神经网络模型实现肿瘤预测与分析。二、实验内容1.加载 sklearn 自带的数据集，探索数据。 2.划分训练集与测试集。 3.建立 BP 模型，训练模型。 4.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用 Axes3D 绘制 3d 散点图）。 5.进行模型评估，并进行预测结果指标统计（统计每一类别的预测准确率、召回率、 F1 分数）。 6.计算混淆矩阵，并用热力图显示。
2023-03-06 19:19:20
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原创 机器学习实验五 AdaBoost
实验目的1.理解并掌握集成学习中 AdaBoost 算法。2.能够基于 AdaBoost 算法实现鸢尾花分类。3.能够举一反三，基于 AdaBoost 算法实现肿瘤预测。二、实验内容1.加载 sklearn 自带的数据集，使用 DataFrame 形式探索数据。2.划分训练集和测试集，检查训练集和测试集的平均癌症发生率。 3.配置模型，训练模型，模型预测，模型评估。4.绘制准确度的折线图，x 轴为决策树的数量，y 轴为准确度。
2023-03-06 19:06:08
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原创 机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类
某企业通过采集企业自身流水线生产的一种果汁饮料含量的数据集，来实现K-Means 算法。通过聚类以判断该果汁饮料在一定标准含量偏差下的生产质量状况，对该饮料进行类别判定。【数据集】该数据集共有样本 59 个，变量 2 个，包括 juice（该饮料的果汁含量偏差）、sweet（该饮料的糖分含量偏差），单位均为 mg/ml。所有特征变量都为与标准含量相比的偏差，该数据集没有目标类别标签变量。【实验要求】1.加载数据集，读取数据，探索数据。（数据集路径：data/da
2023-01-27 10:39:56
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原创 机器学习实验三：顾客购买服装的分析与预测
采用决策树算法，对“双十一”期间顾客是否买服装的数据集进行分析与预测。顾客购买服装数据集：包含 review（商品评价变量）、discount（打折程度）、needed（是否必需）、shipping（是否包邮）、buy（是否购买）。【实验要求】1.读取顾客购买服装的数据集（数据集路径：data/data76088/3_buy.csv），探索数据。2.分别用 ID3 算法和 CART 算法进行决策树模型的配置、模型的训练、模型的预测、模型的评估。3.扩展内容（选做）：对不同算法生成的决策树结构图进
2023-01-27 10:25:44
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原创 机器学习实验三：肿瘤预测（决策树）
机器学习实验三：肿瘤预测（决策树）基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载 sklearn 自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。5.模型预测。6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更优的参数，使评估结果更准确。
2023-01-27 10:17:05
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原创 机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（SVM）
采用 SVM 方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。【实验要求】参考实现步骤：（具体实现可以不同）1.加载 data 文件夹里的数据集：威斯康星乳腺肿瘤数据集（数据集路径：data/data74924/data.csv）。2.查看样本特征和特征值，查看样本特征值的描述信息。3.进行数据清洗（如删除无用列，将诊断结果的字符标识 B、M 替换为数值 0、1 等）。4.进行特征选取（方便后续的模型训练）。用热力图呈现 fe
2023-01-18 10:00:56
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原创 机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）
实操项目 1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。1.导入 sklearn 自带的数据集：威斯康星乳腺肿瘤数据集（load_breast_cancer）。2.打印数据集键值（keys），查看数据集包含的信息。3.打印查看数据集中标注好的肿瘤分类（target_names）、肿瘤特征名称（feature_names）。4.将数据集拆分为训练集和测试集，打印
2023-01-07 12:48:25
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原创 计算机组成原理实验——实验1 运算器实验
（1）掌握算术逻辑运算单元的工作原理。（2）熟悉简单运算器的电路组成。（3）熟悉4位运算功能发生器（74LS181）的算术、逻辑运算功能。运算器实验电路如图1.1所示。两片4位的74LS181构成8位字长的ALU。其中74LS181(1)做低4位算术逻辑运算，74LS181(2)做高4位算术逻辑运算，74LS181(1)的进位输出信号Cn+4与74LS181(2)的进位输入信号Cn相连，两片74LS181的控制信号S3~S0、M分别相连。74LS181(2)的进位输出信号Cn+4可另接一个指示灯，用于显示运
2023-01-05 15:12:50
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原创 C#Visual Studio错误 未能将“obj\Debug\XXX.exe”复制到“bin\Debug\XXX.exe”。超出了重试计数 10。失败。
C#Visual Studio错误 未能将“obj\Debug\XXX.exe”复制到“bin\Debug\XXX.exe”。超出了重试计数 10。失败。c＃-无法将文件从obj \ Debug复制到bin \ Debug(无法将文件“ obj \ Debug \ Project1.exe”复制到“ bin \ Debug \ Project1.exe”。该进程无法访问文件“ bin \ Debug \ Project1.exe”，因为该文件正在被另一个进程使用。)
2023-01-04 09:23:04
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原创 燕山大学机器学习实验一：线性回归2——影厅观影人数预测
实操项目 1——糖尿病情预测实验要求1.读取给定文件中数据。（数据集路径：data/data72160/1_film.csv）2.绘制影厅观影人数（filmnum）与影厅面积（filmsize）的散点图。3.绘制影厅人数数据集的散点图矩阵。4.选取特征变量与相应变量，并进行数据划分。5.进行线性回归模型训练。6.根据求出的参数对测试集进行预测。7.绘制测试集相应变量实际值与预测值的比较。8.对预测结果进行评价。
2023-01-03 21:22:36
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原创 燕山大学机器学习实验一：线性回归1——糖尿病情预测
实操项目 1——糖尿病情预测实验要求一、加载糖尿病数据集 diabetes，观察数据1.载入糖尿病情数据库 diabetes，查看数据。2.切分数据，组合成 DateFrame 数据，并输出数据集前几行，观察数据。二、基于线性回归对数据集进行分析3.查看数据集信息，从数据集中抽取训练集和测试集。4.建立线性回归模型，训练数据，评估模型。三、考察每个特征值与结果之间的关联性，观察得出最相关的特征5.考察每个特征值与结果之间的关系，分别以散点图展示。思考：根据散点图结果对比，哪个特征值与结果
2023-01-01 16:25:43
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原创 燕山大学数据结构与算法课程实践——ISBN号识别系统的设计与开发
通过图像预处理读入图像，对其进行灰度值转化和二值化，将二值化图片进行倾斜校正，校正之后寻找到ISBN号所在区域，对源图片进行分割获得彩色ISBN号，再将其转换为二值图像，寻找ISBN号字符的边界后截取每个字符，截取后的字符通过调整最后与模板进行对比，差值最小的模板号即为读取的ISBN 号，与正确的ISBN号比较得到项目的正确率和准确率。你可以自由参考现有的文献中的方法，从设计的原理、技术方案到程序实现，给出你能识别出的ISBN 的正确率和准确率。图像的识别， 每幅图像的文件名为图中的 ISBN。
2022-12-31 11:29:10
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燕山大学机器学习实验报告
2023-01-01
空空如也
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