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Machine-Learning-Laboratory
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2021-04-01
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机器学习实验室 实验1 下载与您分配的域相关的基准数据集,并在其上执行探索性数据分析(EDA)。 通过EDA探索数据集的性质。 通过检查EDA的结果得出结论,哪种类型的技术适合您的数据集。 实验2 在您选择的域上实施遵循非参数方法进行分类的任何监督机器学习算法,并通过适当的推理突出显示观察的主要要点。 实验3 将单回归与多元回归进行比较和对比,并通过适当的推断对模型的工作提供详细的观察。 实验4 程序与降维有关。 利用合适的数据集,探索PCA和LDA的工作原理,并确定两种技术的工作程序之间的差异。 根据您的理解和观察提供足够的推断。 实验5 创建一个程序,以使用与您自己的doamin相关的相应数据集对二进制分类实施ANN,SVM和Logistic回归。 找出与以下内容有关的推论:1.时间复杂度2.每种技术的通用能力3.超参数调整和4.每种技术的优缺点注:准备一份比较研究的详细报告
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Machine-Learning-Laboratory-main.zip (84个子文件)
Machine-Learning-Laboratory-main
1
exploratory-data-analysis-chronic-kidney-disease.ipynb 1.04MB
eda-on-chronic-kidney-disease.ipynb 1.92MB
CKD.jpg 97KB
kidney_disease.csv 47KB
2020_01_21_2048015_Lab1.ipynb 5.79MB
2020_01_21_2048015_Lab1.pdf 1.46MB
Exploratory-Data-Analysis-of-Chronic-Kidney-Disease.ipynb 2.41MB
chronic-kidney-disease-explored.ipynb 1.21MB
2
Untitled.ipynb 12KB
chronic_kidney_disease.csv 42KB
Machine-Learning-Algorithms-from-Scratch-master
K Nearest Neighbours - In Parallel.py 4KB
K Means Clustering.py 3KB
Collaborative Filtering.py 4KB
Decision Trees.py 4KB
Mean Shift.py 2KB
Logistic Regression.py 3KB
K Nearest Neighbours.py 4KB
data
titanic-subset.csv 1KB
chronic_kidney_disease.csv 42KB
cron_jobs_schedule.csv 2KB
titanic.csv 23KB
ipl.csv 3KB
iris.csv 3KB
concentric_circles.csv 19KB
graph.in 109B
logistic_regression_data.txt 2KB
Genetic Algorithm.py 6KB
a-star.py 8KB
DBSCAN.py 4KB
Linear Regression.py 4KB
Naive Bayes.py 4KB
README.md 621B
FP Growth.py 686B
Support Vector Machine.py 4KB
Untitled1.ipynb 555B
2020_01_28_2048015_Lab2.ipynb 6KB
New
kidney_disease.csv 47KB
2020_01_28_2048015_Lab2-NEW.ipynb 38KB
Machine-Learning-Algorithms-from-Scratch-master.zip 50KB
README.md 1KB
3
Untitled.ipynb 12KB
notebook.ipynb 673KB
old.ipynb 5KB
2020_02_04_ 2048015_Lab3.pdf 248KB
Untitled Folder
Salary_Data.csv 423B
Untitled.ipynb 76KB
50_Startups.csv 2KB
kidney_disease.csv 47KB
2020_02_04_ 2048015_Lab3.ipynb 139KB
ckd-analysis-visualization-classification.ipynb 1.89MB
kidney_disease.csv 47KB
Saturday
2020_02_04_ 2048015_Lab3.pdf 476KB
LR MLG.ipynb 130KB
2020_02_04_ 2048015_Lab3.ipynb 2.13MB
kidney_disease.csv 47KB
LinearRegression.ipynb 34KB
salary_data.csv 364B
Regression-Analysis-Using-Python-master
notebook.ipynb 673KB
images
LR.png 35KB
RMvsPRICE.png 41KB
titanic2.png 37KB
Decision_Tree_diagram.png 6KB
MLR.png 34KB
GB_GRID.png 35KB
RF_GRID.png 34KB
titanic.png 7KB
DTR.png 35KB
dt_nodes.png 6KB
tree-infographic.png 122KB
titanic1.png 11KB
DTR_GRID.png 34KB
README.md 755B
4
Lab4-Working-Copy1.ipynb 131KB
2020_02_25_2048015 Normal.ipynb 56KB
2020_02_25_2048015 PCA .ipynb 93KB
Lab4-Working full dataset.ipynb 109KB
Lab4-Working-LDA.ipynb 57KB
Lab4-Working-PCA .ipynb 91KB
kidney_disease.csv 47KB
2020_02_25_2048015_Lab4.pdf 267KB
2020_02_25_2048015_Lab4.ipynb 151KB
Principal Component Analysis.docx 13KB
2020_02_25_2048015-LDA.ipynb 59KB
Lab4-Working full dataset-Copy1.ipynb 94KB
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JinTommy
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