人工智能基础LAB2实验要求1

"人工智能基础LAB2实验要求1" 本实验要求基于 PyTorch 框架，使用 Python 语言，进行人工智能基础实验。实验要求使用 Anaconda 环境，Python 版本为 3.6，PyTorch 版本为 1.8.1，Torchvision 版本为 0.9.1。 实验任务： 1. 使用 SVM（Support Vector Machine）进行二分类任务，数据集为 Abalone 数据集，目标是预测 Abalone 的年龄，输出 F1-score 评估结果。 2. 使用 MLP-Mixer 模型进行多分类任务，数据集为 Abalone 数据集，目标是预测 Abalone 的年龄，输出 F1-score 评估结果。 实验要求： 1. 使用 PyTorch 框架实现 SVM 模型，使用 linearClassification.py 实现线性支持向量机，nBayesClassifier.py 实现朴素贝叶斯分类器，SVM.py 实现 SVM 分类器。 2. 使用 PyTorch 框架实现 MLP-Mixer 模型，使用 MLP-Mixer.py 实现多层感知机分类器。 3. 对实验结果进行评估，计算 F1-score 评估结果，并将结果记录在实验报告中。 实验环境： * PyTorch 框架 * Python 语言 * Anaconda 环境 * Python 版本为 3.6 * PyTorch 版本为 1.8.1 * Torchvision 版本为 0.9.1 * CPU 或 GPU 硬件环境 * Colab 环境 实验步骤： 1. 安装 PyTorch 框架和 Anaconda 环境。 2. 下载 Abalone 数据集，并将其分割为训练集和测试集。 3. 实现 SVM 模型和 MLP-Mixer 模型，并对其进行训练和测试。 4. 对实验结果进行评估，计算 F1-score 评估结果，并将结果记录在实验报告中。 知识点： 1. SVM（Support Vector Machine）算法：是一种有监督学习算法，用于分类和回归任务。 2. MLP-Mixer 模型：是一种多层感知机模型，用于多分类任务。 3. PyTorch 框架：是一个开源的机器学习框架，提供了基于 Python 的深度学习解决方案。 4. Anaconda 环境：是一个基于 Python 的数据科学环境，提供了科学计算、数据分析和机器学习的解决方案。 5. F1-score 评估结果：是一个评估分类模型性能的指标，衡量模型的准确率和召回率。 6. Python 语言：是一种高级编程语言，广泛应用于机器学习、数据科学和人工智能领域。 7. CPU 和 GPU 硬件环境：分别是中央处理器和图形处理器，用于机器学习和深度学习任务的加速计算。 8. Colab 环境：是一个基于云端的机器学习环境，提供了免费的 GPU 计算资源和 PyTorch 框架支持。