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RSS订阅原创 模式识别实验五：基于受限玻尔兹曼机的手写数字复原（最新！免费！完整实验报告+改进+源码！）
摘要：本实验基于受限玻尔兹曼机（RBM）实现了MNIST手写数字的特征学习与图像重构。通过数据归一化和二值化预处理，构建包含20个隐含单元的RBM模型，采用对比散度算法进行50轮训练。实验结果表明，RBM能有效提取数字的局部结构特征，但重构图像存在模糊和噪声问题。与轻量化自编码器对比显示，RBM在重构精度和稳定性上稍逊，但在特征提取机制上具有独特性。改进后的代码优化了数据处理流程，引入sigmoid激活函数，并增加可视化分析。实验验证了RBM在手写数字复原中的可行性，同时指出增加隐含单元数、改进训练算法等优
2025-12-11 21:23:38
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原创 模式识别实验四：手写数字分类（免费！超级丰富！立马上手，完整源码+报告）
本文介绍了基于感知机模型的MNIST手写数字识别实验。实验内容包括数据预处理、模型训练与评估、混淆矩阵分析和权重可视化等环节。结果表明感知机模型总体准确率为88.97%，在简单数字识别上表现良好，但对复杂形状（如8和3）识别效果较差。实验还比较了SVM、KNN和随机森林等模型的表现，并采用交叉验证提高评估稳健性。通过可视化手段深入分析了模型特征关注区域和误分类模式，为理解线性模型在图像分类任务中的适用性提供了实践参考。实验揭示了数据标准化和模型选择对性能的重要影响，为后续研究积累了宝贵经验。
2025-12-11 20:50:51
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原创 模式识别实验三：朴素贝叶斯实践（最新！免费！内容丰富+源码完整+超全报告）
摘要：本实验基于20类新闻文本数据集，采用TF-IDF和词频两种特征提取方法，对比评估了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机和随机森林四种分类模型的性能。通过模块化设计优化实验流程，实现了数据加载、特征提取、模型训练与评估的分离，显著提升了代码复用性。实验结果表明，不同模型对特征提取方法的敏感性存在差异：逻辑回归和支持向量机在TF-IDF特征上表现优异，而朴素贝叶斯在词频特征上有较好效果。研究创新性地引入多维度评估指标（混淆矩阵、ROC曲线、F1分数等）和可视化手段（词云、热力图），全面分析了模型表现。实验不仅
2025-12-08 14:32:05
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原创 模式识别实验二：支持向量机人脸检测（最新，含完整报告＋源码）
摘要：本实验基于PCA降维与SVM分类器进行人脸识别研究。实验首先加载Olivetti人脸数据集并进行预处理，随后利用PCA降维探索不同主成分数量对数据的影响，再通过SVM训练降维后的数据，并采用网格搜索优化超参数。实验结果显示，改进后的模型在部分类别（如c6和c19）上召回率有所提升，精度和召回率平衡得到优化，但总体精度变化不大（0.92）。实验过程中解决了类别不均衡、过拟合等问题，并提出未来可尝试数据增强、多任务学习等改进方向。实验表明PCA降维能有效提高计算效率，而SVM分类器在人脸识别任务中表现良好
2025-12-08 14:18:12
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原创 模式识别实验一：支持向量机-乳腺癌检测
本实验基于支持向量机(SVM)算法，系统比较了不同核函数在乳腺癌数据集上的分类性能。实验结果表明：高斯核(RBF)表现最优，测试准确率达96.49%，通过网格搜索优化后最佳gamma=0.0386；多项式核存在过拟合问题，测试准确率仅78.95%；线性核适用于简单线性可分问题。实验采用数据标准化处理特征尺度差异，通过混淆矩阵和分类报告评估模型性能，发现高斯核对正负样本的识别均衡性最佳。学习曲线分析揭示了模型在不同训练规模下的偏差-方差权衡，为参数调优提供依据。实验结果表明核函数选择和参数优化对SVM性能至关
2025-12-07 13:20:33
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原创 数据挖掘实验一：KNN文本分类
本文研究了基于KNN算法的文本分类性能，实验流程包括文本预处理、TF-IDF特征提取、类别中心计算及可视化。结果显示，KNN分类器在不同K值下表现差异明显：K=5时F1分数为0.366，K=9时降至0.351。相比之下，逻辑回归和SVM表现更优，F1分数均超过0.93。实验发现文本预处理和特征选择对分类效果影响显著，TF-IDF方法能有效提升模型区分能力。研究建议未来可尝试词嵌入技术和深度学习模型以进一步提高分类性能。
2025-12-07 13:10:31
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原创 机器学习实验四：基于RBM的手写数字复原
摘要：本实验基于受限玻尔兹曼机（RBM）实现MNIST手写数字复原，通过二值化预处理适配伯努利分布输入要求。构建20个隐含单元的RBM模型，经50轮训练提取特征权重并可视化，结果显示模型能捕捉数字基本轮廓但重构图存在模糊。对比轻量化自编码器发现，RBM在特征提取机制上具独特性但重构精度稍逊。实验验证了RBM在手写数字复原中的可行性，并指出增加隐含单元数、改进训练算法等优化方向。
2025-11-28 16:07:43
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原创 机器学习实验三：基于TensorFlow设计卷积神经网络实现CIFAR10图像识别（最新，超全实验报告，完整可运行源码）
按课程案例，动手完成卷积神经网络编码，采用TensorFlow实现CIFAR10图像识别。尝试采用不同的学习率、批次样本数、训练轮数等超参数，或是改变模型结构（可采用不同的卷积模型进行对比（如VGG、GoogleNet、ResNet等），也可在最基本的AlexNet上通过增加卷积层、池化层或全连接层的数量）让模型的准确率达到70%以上。注意：如果程序中CIFAR10数据集下载很慢，可以选择手动下载下载路径https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar
2025-11-28 15:55:07
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原创 机器学习实验二：TensorFlow实现鸢尾花多分类任务
本文是关于使用TensorFlow实现鸢尾花多分类任务的实验报告。实验目的包括练习使用Softmax函数建模、交叉熵损失函数训练参数、调试模型分析结果、理解训练集与测试集性能差异及提升分类模型性能。
2025-11-27 13:44:09
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原创 机器学习实验一：TensorFlow2实现一元和多元线性回归模型（最新，超全实验报告，完整可运行源码）
本实验基于支持向量机（SVM），结合乳腺癌数据集，系统研究了不同核函数（线性、多项式、高斯核）的分类性能，并通过数据预处理、模型训练与测试、参数调优及学习曲线分析，探讨了SVM在不同任务中的应用效果。
2025-11-27 13:22:47
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原创 中国科学技术大学先进技术研究院（先研院）夏令营经验帖
夏令营期间见到不少同学虽然拿了优营，但在老师那里只是候补，很大原因就是：联系老师太晚，组里前面已经有更早套磁、更早确定的同学。在先研院夏令营报名系统截止前三天，我才通过套磁联系上了两位老师（说明就算临近截止，其实还是很有希望的……个人bg：末9泛计算机类专业rk1、比赛很多、科研有SCI、CCF、EI，联系的老师也是先研院里数一数二强的老师。（没拿到优营的，要么是被当作“凑人数”，要么是和老师当面交流后，老师明确不考虑）。，必须提前联系老师、拿到老师的推荐才能入营。谁是优营、谁不是，其实在。
2025-11-23 14:51:40
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原创 数据挖掘大作业——数据挖掘算法性能对比（免费，最新，代码完整可运行，易上手，含完整实验报告）
本文针对经典机器学习模型在多样数据集上的性能进行了基准测试。实验选取了Iris、Wine、Titanic、Heart Disease四个数据集，运用决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、K近邻、LightGBM和CatBoost七种算法，分析其在不同数据集上的准确率、F1分数和训练时间等指标。结果显示，在简单数据集（Iris、Wine）上，所有算法均表现优异；复杂数据集（Titanic、Heart Disease）中，CatBoost和随机森林则表现更加突出。
2025-02-01 17:14:33
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原创 数字图像处理大作业——甲骨文图像校正与文字识别（三）完结（完整可运行，美观流程图，完整报告）
本研究针对甲骨文图像处理展开研究，详细阐述了相关实验过程与成果。实验涵盖图像校正、噪声去除、多边形拟合、文字提取与分割等内容。在图像预处理阶段，通过灰度化、二值化、连通域分析等操作去除背景噪声，增强文字清晰度。利用霍夫变换检测直线并旋转图像实现校正，以质心为原点建系，再经腐蚀、膨胀优化图像。多边形拟合采用bwboundaries函数得到甲骨外轮廓。文字提取经多种方法尝试，确定先膨胀再提取文字，按连通域面积排序后重新排列。
2025-02-01 16:30:49
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原创 数字图像处理大作业——甲骨文图像校正与文字识别（二）（完整可运行，美观流程图，完整报告）
本研究针对甲骨文图像处理展开研究，详细阐述了相关实验过程与成果。实验涵盖图像校正、噪声去除、多边形拟合、文字提取与分割等内容。在图像预处理阶段，通过灰度化、二值化、连通域分析等操作去除背景噪声，增强文字清晰度。利用霍夫变换检测直线并旋转图像实现校正，以质心为原点建系，再经腐蚀、膨胀优化图像。多边形拟合采用bwboundaries函数得到甲骨外轮廓。文字提取经多种方法尝试，确定先膨胀再提取文字，按连通域面积排序后重新排列。
2025-02-01 16:13:16
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原创 数字图像处理大作业——甲骨文图像校正与文字识别（一）（完整可运行，美观流程图，完整报告）
本研究针对甲骨文图像处理展开研究，详细阐述了相关实验过程与成果。实验涵盖图像校正、噪声去除、多边形拟合、文字提取与分割等内容。在图像预处理阶段，通过灰度化、二值化、连通域分析等操作去除背景噪声，增强文字清晰度。利用霍夫变换检测直线并旋转图像实现校正，以质心为原点建系，再经腐蚀、膨胀优化图像。多边形拟合采用bwboundaries函数得到甲骨外轮廓。文字提取经多种方法尝试，确定先膨胀再提取文字，按连通域面积排序后重新排列。
2025-02-01 16:02:58
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