# HIT-MachineLearning
哈工大2019秋季机器学习课程实验
- [x] 多项式拟合曲线
- [x] 逻辑回归
- [x] GMM模型
- [x] PCA
# 2019秋期末考试
下届ddmm加油,我反正是凉了
1. 信息增益是什么?举例说明为什么信息增益好。决策树分界面是否是线性的,举例说明。
2. 最小错误概率下的最优分类方法并证明(并不会,gg
3. 什么是过拟合,决策树、SVM怎么避免的过拟合。
4. 在第二题的分类方法下,假设类概率分布是伯努利分布,类条件概率分布是协方差相等的两个高斯分布。求分界面方程。求类后验概率。
5. 逻辑回归优化目标函数。在交叉熵的角度理解,交叉熵中的两个概率分布分别是什么。
6. PCA推导。PCA应用举例(2个)
7. GMM模型优化目标函数,(EM算法)主要步骤。在做实验时,协方差矩阵行列式为0原因,如何解决。
8. 在低维空间中线性不可分的样本,在高维空间中线性可分,为什么。举例,你做的实验中有无应用。(实验1)
9. 机器学习中内积的应用举例(3个)。解释他们的意义。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
2019秋哈工大机器学习实验+期末考试题.zip
共58个文件
tiff:46个
py:5个
pdf:4个
需积分: 5 1 下载量 139 浏览量
2024-04-28
22:40:34
上传
评论
收藏 4.45MB ZIP 举报
温馨提示
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
2019秋哈工大机器学习实验+期末考试题.zip (58个子文件)
content
PCA
pca.py 3KB
lab4-1170300418-于新蕊.pdf 947KB
Japanese
10_.tiff 3KB
15.tiff 64KB
2_.tiff 3KB
6.tiff 64KB
11_.tiff 3KB
19_.tiff 3KB
5.tiff 64KB
14.tiff 64KB
23.tiff 64KB
18.tiff 64KB
5_.tiff 3KB
1_.tiff 3KB
16.tiff 64KB
20_.tiff 3KB
8_.tiff 3KB
2.tiff 64KB
3_.tiff 3KB
14_.tiff 3KB
23_.tiff 3KB
8.tiff 64KB
4_.tiff 3KB
16_.tiff 3KB
7_.tiff 3KB
6_.tiff 3KB
20.tiff 64KB
1.tiff 66KB
15_.tiff 3KB
12_.tiff 3KB
10.tiff 64KB
12.tiff 64KB
9.tiff 64KB
4.tiff 64KB
7.tiff 64KB
21.tiff 64KB
11.tiff 64KB
17.tiff 64KB
19.tiff 64KB
22_.tiff 3KB
3.tiff 64KB
13_.tiff 3KB
17_.tiff 3KB
18_.tiff 3KB
13.tiff 64KB
22.tiff 64KB
9_.tiff 3KB
21_.tiff 3KB
CurveFitting
main.py 4KB
lab1.pdf 872KB
GMM
GMM.py 3KB
bezdekIris.data 4KB
kmeans.py 3KB
lab3.pdf 825KB
LogisticRegression
main.py 5KB
lab2.pdf 668KB
breast-cancer.data 18KB
README.md 1KB
共 58 条
- 1
资源评论
生瓜蛋子
- 粉丝: 3829
- 资源: 5969
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功