中科院/国科大 2022秋网安学院机器学习期末题库，包含了含笔记和不含笔记两个pdf

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人工智能的概念 一般认为，人工智能是研究，开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的科学技术。人类日常生活中的许多活动，如数学计算，观察，对话，学习等，都需要智能。时至今日，人工智能概念的内涵已经被大大扩展，它涵盖了计算机科学，统计学，脑神经学，社会科学等诸多领域，是一个门交叉学科。人们希望通过对人工智能的研究，能将它用于模拟和扩展人的智能，辅助甚至代替人们实现多种功能，包括识别认知，分析，决策等。 人工智能的层次 基础设施层 算法层 所谓机器学习，是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息；而深度学习作为机器学习的一个子集，相比其他学习方法，使用了更多

2022-2023山东大学机器学习复习整理资料，包含ponytail在内多位学长心血，祝你机器学习期末95+！

python实现决策树（CART算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。

2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题，本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分，需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示，分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分，我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化，并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分，使用第二部分的两个模型进行预测，预测结果不一致，ARMA模型预测到2100年6月，2050年5月全球平均温度到达20℃，LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃，所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分，根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31，0.0195，根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分，我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测，为了确保模型的健壮性,我们采用Sta

机器学习 – 机器学习项目案例 案例1：利用岭回归研究波士顿放假 读取数据 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print('feature_names:', boston.feature_names) print('data (shape) :', boston.data.shape) 线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(boston.da

5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

基于机器学习算法的传染病动力学模型及分析方法.pdf

matlab人脸识别，口罩遮挡条件下的人脸识别，人脸考勤，口罩检测，条码识别，花卉识别，试卷分数录入，公式识别，路标识别，条形码识别等。 CNN神经网络，SVM、决策树等机器学习，GUI界面设计。 >传统机器学习算法 >深度学习神经网络 >GUI 界面搭建优化 秉持质量第一的原则，系统能得到较高的准确度，完成目标检测的任务要求。 985本硕，设计目标检测算法，包运行，可提供讲解，人很耐心，可以手把手教会你程序的逻辑，提出你的想法吧！保证你不后悔~~~ 可以先下载预览程序和GUI界面，也可以提出自己的需求，适合自己的才是最好的！