一、实验目的 1. 熟悉数据标注的流程，熟悉相关的函数； 2. 学习运用Python对手写数字图片进行数据标注，实现数据预处理； 3. 学习KNN，SVN，CNN三种网络模型分别对MNIST手写数据集以及手写数字图片数据集进行识别并计算预测准确率。 二、使用仪器、材料 环境：Python 3.12.4 (Anaconda3) 开发工具：Visual Studio Code 三、实验过程原始记录及实验结果分析 3.1处理MNIST手写数据集 3.1.1 KNN（K-近邻算法） ~~~ python代码： import struct import numpy as np import matplo…
例如 感知机 -site:csdn.net
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支持中文\documentclass[UTF8]{ctexart} \documentclass{article} \title{多级标题示例}\author{作者姓名}\date{\today}
https://github.com/mozhongzhou/vue-springboot-solr 写于2024-12-29 架构 前端vue3 后端springboot3.4.1 搜索引擎以及分词系统Solr9.7.0 原始数据库MySQL8.3.0 环境(环境变量等问题不解释) Solr9.7.0 MySQL8.3.0 Maven3.9.9 maven源该改就改,不然很慢 Java 操作系统为Windows11家庭版 配置MySQL(导入测试数据) 按理说生产环节这是最后的步骤,本次放在第一步 利用navicat先建表,然后导入sql,本次测试用sql十分复杂.建议测试时选取简单的数据 …
物品 装备 功法 功法书
实验目的 众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。 情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。 学习对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 使用仪器、材料 环境：Python 3.12.4 (Anaconda3） 开发工具：Visual Studio Code 实验过程原始记…
一个有趣的概念 1简要介绍xx模型的定义 给出简要例子说明,不用代码,手动模拟即可 注意在解释的过程中,要对公式的每个符号进行说明解释,要保证科学研究的严谨性 2为了求解这个模型的最优参数,有哪些方法? 给出简要例子说明,不用代码,手动模拟即可 注意在解释的过程中,要对公式的每个符号进行说明解释,要保证科学研究的严谨性 基础知识 要求1：基本概念要求2：数据集划分要求3：性能度量要求4：可以描述任务之间的关系要求5：可以描述各算法的特点，同类任务不同算法的特点及其之间的区别等 基本概念： 这是指你需要理解机器学习的基础知识和术语。例如，什么是监督学习和无监督学习，什么是特征和标签，什么是模型训…
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机器学习简介 机器学习概括 机器学习模型 有监督模型（单模型 线性模型 kmeans 决策树 神经网络 支持向量机） 无监督模型（聚类 降维） 概率模型 （EM MCMC 贝叶斯 ） 机器学习分类 监督学习 分类 回归 无监督学习 聚类 降维 机器学习的方法和流程 模型机器学习首先考虑使用什么模型 模型分为概率模型和非概率模型 概率模型：决策树 朴素贝叶斯 非概率模型：感知机 支持向量机 Kmeans 神经网络 按判别函数的线性与否分为 线性模型 和 非线性模型 线性模型 ：感知机 线性支持向量机 Kmeans 非线性模型 ： 核支持向量机 神经网络 损失函数 模型预测出来的 和真实的 有差距…
