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1.自编码器简介，包括（1.1什么是自编码器，1.2自编码器有什么用，1.3怎样构建自编码器，1.4自编码器及其变体） 2.稀疏自编码器(SAE)，包括（2.1为什么要有稀疏自编码器，2.2稀疏自编码器介绍，2.3稀疏自编码器原理，2.4与自编码器的区别） 3.收缩自编码器(CAE)，包括（3.1 预备知识，3.2 CAE目标，3.3 CAE构造） 4.去噪自编码器(DAE)，包括（4.1什么是去噪自编码器，4.2去噪自编码器的结构） 5.变分自编码器(VAE)，包括（5.1为什么用变分自编码器，5.2变分自编码器的结构）

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考核答题系统 1，可以通过json格式文件，或者csv格式文件，或者excel格式文件，来读取题库 2，能够随机从题库中抽题 3，用户自行设置抽多少单选题，判断题，多选题，并分别设置分数 4，有得分面板，有能够翻页的错误详情面板 5，在用户确认选项时，会在选项上出现红色或者绿色；用户选择的选项是红色即为错，反之为对。等待几秒进入下一题 6，错误详情面板会告诉哪题错了，且会此题显示扣多少分

欢迎使用【自动点击（命令行版）】 程序版本：v1.0 本程序由圣麒麟制作 cdsn用户名为【sheng_qi_lin】 本程序可以自动点击目标图片所在的位置，有多种模式 第一次运行本程序时会生成【line.txt】、【run.log】、【【自动点击（命令行版）】说明.txt】文件 【line.txt】文件：需要识别的图片文件名称与配置 【run.log】文件：程序运行的日志 【【自动点击（命令行版）】说明.txt】文件：程序说明 使用说明： 1：进行对目标位置截图 2：运行本程序 3：打开本程序自动生成的【line.txt】文件 4：将截图文件全名称写入程序并说明是否持续点击 注意： 1：使用前建议先运行程序一次 2：建议在一个空文件夹中运行 3：本程序因开发平台的限制经过开发者的测试只能读取【.bmp、.jpg、.png、.tif、.webp】类型的图片文件 反馈网址： https://www.wjx.cn/vm/ww57FA7.aspx#

可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

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