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1.1数据结构的基本概念 数据：用来描述客观事物的数、计算机中是字符及所有能输入并被程序识别和处理的符号的集合。 数据元素：数据的基本单位，一个数据元素可由若干数据项组成。...

一、实验目的 理解 Java 中类的定义和使用。掌握类的组合概念，通过一个类包含另一个类的对象来实现更复杂的功能。 二、实验内容 1. 类的设计 Girl 类：代表女生，包...

一、特征选择 重要性 特征选择旨在从原始特征中挑选出一些最有代表性、对学习任务最有效的特征，以降低特征空间的维度，提高学习算法的效率和泛化性能。 可以去除不相关或冗余的特征...

在机器学习中，降维与度量学习都是重要的技术手段。 一、降维 1. 定义： 降维是指将高维数据转换为低维数据的过程。在实际应用中，数据往往具有很高的维度，这可能会导致计算复杂...

一、基本定义 给定由d个属性描述的示例x = (x1;x2;…;xd)，其中xi是x的第i个属性上的取值，线性模型(linear model)是一个线性组合来进行预测的函数...

一、贝叶斯决策论 1.贝叶斯判定准则： 假设有N种可能的类别标记，y={c1,c2,…,cn},x 为样本。基于后验概率将样本x分到第i类的条件风险为： 为最小化总体风险，...

一、题目描述 罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。 例如 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II 。 通常情况下，罗马数字中...

一、概念 聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。同一簇中的样本尽可能相似，不同簇中的样本尽可能不同。 二、目标与用途 1. 目标 使得簇内的样...

决策树是一种在机器学习中广泛应用的监督学习算法。决策树是一种常用的机器学习算法，它模仿人类决策过程，通过一系列的判断来对数据进行分类或回归。 一、基本概念 决策树通过对数据...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。 一、基本原理 1. 最大间隔分类：SVM 的核心思想是...

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过结合多个基学习器（base learner）来构建一个更加强大或更可靠的模型。集成学习的目标是利用多...

神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，其灵感来源于人脑中的神经元连接和工作方式。下面我将详细介绍一下神经网络的基本概念、结构、工作原理以及它在实际应用中的表现。 基本概念...

一、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表...

问题总述 任何一个数字，都是由10个基数构成的，本任务目的是借助于机器来实现英文语音数字的识别。下面，利用语音特征提取技术和卷积神经网络模型，对英文语音数字进行识别以解决上...

一、anaconda安装 anaconda介绍：anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anacon...

总代码 任务一：可视化房屋数据 1.绘制散点图 先从数据集文件 house.txt 中读取数据，将一行数据的值(面积,价格)作为一个点的坐标值(xy)，然后用散点函数绘制出...

算法介绍 1.推荐算法分类 1.1协同过滤推荐算法 协同过滤推荐算法是一种常用的推荐系统算法，它基于用户行为数据（比如用户对商品的评分、点击、购买等行为）来发现用户之间的相...

问题总述 随着信息技术的快速发展和电商市场线上消费人群日趋壮大，众多的企业将营销重点从产品转向客户，维持良好的客户关系逐渐成为企业发展的核心问题。商场如战场，只有充分了解客...

一、预备知识 图像灰度化 1.图像灰度化简单来说就是让图像像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系R=G=B(这3个值相等)，此时的这个值叫作灰度值。这样每个像素点的颜色...