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CS170_Project_2:与最近邻居的特征选择
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2021-03-19
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与最近邻居的特征选择 介绍 该项目要求我们实施最近邻分类,利用前向选择和后向选择来搜索相关特征,并留下一次交叉验证来测量每个特征的准确性。这是加州大学河滨分校的Keogh博士在“人工智能入门”课程中提供给我们的第二个项目。 资料夹 每个文件夹都包含与项目相关的信息。 Images文件夹包含几个条形图,用于比较每个数据集和搜索算法。 “先前版本”文件夹包含过去实现的文本文件,并用其日期标记。样本数据集是Keogh博士为测试目的提供给我们的数据集。最后, Results文件夹包含输出重定向的跟踪。
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CS170_Project_2-main.zip (24个子文件)
CS170_Project_2-main
Results
output_test.txt 72B
small_bckwd.txt 4KB
small_fwd.txt 4KB
bckwd.txt 1.14MB
fwd.txt 701KB
ml 95KB
Sample Datasets
CS170_small_special_testdata__97.txt 52KB
CS170_small_special_testdata__98.txt 52KB
CS170_small_special_testdata__95.txt 52KB
CS170_small_special_testdata__96.txt 52KB
CS170_small_special_testdata__99.txt 52KB
CS170_SMALLtestdata__3.txt 52KB
Images
_Small Dataset_ Forward Selection.png 17KB
Accuracy vs. Set of Features.png 18KB
Large Dataset_ Forward Selection.png 17KB
Small Dataset_ Backward Elimination.png 17KB
README.md 873B
Makefile 118B
ml.cpp 13KB
ml.o 206KB
Previous Versions
ML_3_17_21.txt 13KB
ML_3_16_21_Code_2.txt 12KB
ML_3_16_21.txt 11KB
CS170_largetestdata__50.txt 790KB
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