# ML期末大作业
## 一、简述奇异值分解的原理和算法实现步骤,用代码实现对一张三通道彩色图像的压缩。(25 分)
要求:
(1)输出图像的维度信息(宽 width、高 height、维度数 channels),给出 6个不同数量奇异值下图像的压缩效果(奇异值在代码中用 k 表示),要求奇异值数值分布均衡,能够较好体现图像压缩的效果;
(2)输出不同 k 值下压缩后的三通道图像,并给出相应图像的大小信息(右键属性查看图片大小并截图);
(3)关键行代码需要对算法进行注释;
(4)算法末尾需同步输出个人信息以及系统时间,可通过创建函数或语句实现。如(李某某机器学习作业 **模块 完成时间:****年**月**日);(注:注释和个人信息代码全无,采用图片重复者不得分)
代码:`SVDimg.py`
## 二、简述决策树算法的原理和算法实现步骤,重点描述样本集分裂的过程,用代码实现决策树分类(代码源自实验四)。(35 分)
```
代码中数据第一列与“年龄”特征对应(代码中特征编号为 0),第二列与“身高”特征对应(代码中特征编号为 1),
第三列与“学历”特征对应(代码中特征编号为 2),其中0 代表本科,1 代表硕士,2 代表博士,
第四列与“月薪”特征对应(代码中特征编号为 3),代码最后一列为决策结果,0 表示不相亲(否),1 表示相亲(是)。
```
要求:
(1)给自己拟定虚拟的“对象”,依据自己的心仪标准修改训练样本集,要求至少 10 个/条样本以上,对决策树模型进行训练;
(2)输入 1~3 个测试样本,给出相应的测试结果;
(3)算法末尾需同步输出个人信息以及系统时间。如(李某某机器学习作业 **模块 完成时间:**年**月**日);(注:注释和个人信息代码全无、未更改训练集者不得分)
代码:`decision_bitree.py` `splitInfo.py`
## 三、简述 BP 神经网络的算法原理和算法实现步骤,重点描述误差反向传播过程,用神经网络模型来拟合多项式,采用 Tensorflow2.0 框架来实现。首先要确定多项式的次数,多项式的次数根据本人学号予以确定,如某位同学学号为:2005140036,则取非零的数字 2、5、1、4、3、6 为系数拟合多项式,拟合多项式为: y = 2 + 5 * x + 1 * x**2 + 4 * x**3 + 3 * x**4 + 6 * x**5 注:多项式次数不超过 6。(40 分)
要求:
(1)分别输出训练 1000、3000、5000、10000 轮次数的拟合结果(或你认为能较好反应训练效果的几个训练次数),完整展示出欠拟合、拟合程度较好、过拟合几种训练结果,给出拟合结果图;
(2)截图显示训练轮次和损失的结果;
(3)关键行代码需要对算法进行注释;
(4)算法末尾需同步输出个人信息以及系统时间。如(李某某机器学习作业 **模块 完成时间:**年**月**日);(注:需读懂题干内容,确认输入正确,注释和个人信息代码全无者不得分)
代码:`NN_regress.py`
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机器学习实验参考_环境安装1.pdf 5.52MB
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decision_bitree.py 6KB
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NN_regress.py 2KB
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