机器学习-实验指导书.pdf

上传者: luxi0401 | 上传时间: 2021-10-12 13:48:36 | 文件大小: 1.99MB | 文件类型: -
目 录 ............................................................... I
实验 1 监督学习中的分类算法应用 .................................. - 1 -
实验目标 .................................................. - 1 -
实验软、硬件环境 .......................................... - 1 -
实验任务.................................................. - 2 -
实验 1.1 Python 开发环境搭建 ...................................... - 2 -
实验目标 .................................................. - 2 -
实验任务 .................................................. - 2 -
(1)Python 安装与配置 ............................. - 2 -
(2)Pycharm 安装和配置 ............................ - 4 -
(3)Python 中安装第三方库 ........................ - 11 -
实验 1.2 K-近邻算法实现 ......................................... - 14 -
实验目标 ................................................. - 14 -
实验任务 ................................................. - 14 -
(1)电影类别分类 ................................. - 14 -
(2)约会网站配对效果判定 ......................... - 14 -
实验 1.3 决策树算法实现 ......................................... - 16 -
实验目标 ................................................. - 16 -
实验任务 ................................................. - 16 -
(1)银行房屋贷款申请 ............................. - 16 -
(2)患者佩戴隐形眼镜类型预测 ..................... - 17 -
实验 1.4 朴素贝叶斯算法实现 ..................................... - 19 -
实验目标 ................................................. - 19 -
实验任务 ................................................. - 19 -
(1)文本分类 1 ................................... - 19 -
(2)文本分类 2 ................................... - 19 -
实验 1.5 Logistic 回归算法实现 ................................... - 21 -
实验目标 ................................................. - 21 -
目 目 录
II
实验任务 ................................................. - 21 -
(1)构建 Logistic 回归分类模型 .................... - 21 -
(2)预测患疝气病的马的存活问题 ................... - 21 -
实验 1.6 SVM 算法实现 ............................................ - 23 -
实验目标 ................................................. - 23 -
实验任务 ......................

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