成都电子科技大学深圳校区计算机学院导师简介

作业一(Matlab) 假设x=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20),y=( 2.94, 4.53, 5.96, 7.88, 9.02, 10.94, 12.14, 13.96, 14.74, 16.68, 17.79, 19.67, 21.20, 22.07, 23.75, 25.22, 27.17, 28.84, 29.84, 31.78).请写出拟合的直线方程,并画图(包括原数据点及拟合的直线),请打印出来。 请使用线性回归模型来拟合bodyfat数据。数据集介绍可阅读:https://www.mathworks.com/help/nnet/examples/body-fat-estimation.html 在matlab中,在命令行中输入[X,Y] = bodyfat_dataset; 即可获得一个拥有13个属性,252个样本的数据集。使用前200个样本来获得模型,并写出你所获得的模型。使用后52个样本做测试,汇报你所获得的泛化误差。 编程实现对数回归,并给出教材89页上的西瓜数据集3.0上的结果。要求采用4折交叉验证法来评估结果。因为此处一共17个样本,你可以去掉最后一个样本,也可以用所有数据,然后测试用5个样本。在汇报结果时,请说明你的选择。请在二维图上画出你的结果(用两种不同颜色或者形状来标注类别),同时打印出完整的代码。 作业二 采用信息增益准则,基于表4.2中编号为1、2、3、6、7、9、10、14、15、16、17的11个样本的色泽、根蒂、敲声、文理属性构建决策树。(本次作业可以用笔算,鼓励编程实现,但都需要列出主要步骤,其中log2(3)=1.585,log2(5)=2.322,log2(6)=2.585,log2(7)=2.807,log2(9)=3.17,log2(10)=3.322,log2(11)=3.459) 用表4.2中编号为4、5、8、11、12、13的样本做测试集,对上题的训练数据采用预剪枝策略构建决策树,并汇报验证集精度。 用表4.2中编号为4、5、8、11、12、13的样本做测试集,对题1所构建的决策树进行后剪枝,并汇报验证集精度。 作业三(Matlab) 试编程实现累积BP算法,在西瓜数据集2.0上(用训练数据)训练一个单隐层网络,用验证集计算出均方误差。要自己实现,不能直接调用现成的库函数。 作业四 下载并安装libsvm,http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ,在西瓜数据集3.0a上分别用线性核训练一个SVM。用正类1-6和负类9-14作为训练集,其余作为测试集。C取不同的值,其它参数设为默认值。作出测试正确率随C取值变化的图,C=[1 100 10000 10^6 10^8]。 换成高斯核(宽度设为1),重复上题的步骤。 作业五 以西瓜数据集2.0(见教材76页表4.1)中样本1–16为训练集训练一个朴素贝叶斯分类器,对测试样本17进行分类。请写出详细的计算过程。 假设x_k是一个班上学生的分数,对应的分数及其分布是 x_1=30, P1=0.5,一共有14个学生; x_2=18, P2=mu,有6个学生; x_3=20, P3=2mu,有9个学生; x_4=23, P4=0.5-3mu,有10个学生; 通过最大对数似然法求出mu的值。 作业六(Python) 1 使用PCA对Yale人脸数据集进行降维,并分别观察前20、前100个特征向量所对应的图像。请随机选取3张照片来对比效果。数据集http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41419695/article/details/110390915?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165277097916781432910074%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165277097916781432910074&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-11-110390915-null-null.nonecase&utm_term=%E7%A7%91%E6%8A%80

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