机器学习实验-计算机18级 (安徽工程大学 - 计算机与信息学院)

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  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    #实验三 朴素贝叶斯算法及应用 ##作业信息 | 博客班级 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning | | | | | 作业要求 |https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearnin
    outlier7   2021-06-28 16:58   0   171

  • 实验四 决策树算法及应用

    一：作业信息 |博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/AHPU-se-JSJ18| | | | |作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12086| |作业目标|
    计算机183汪学海   2021-06-28 16:57   0   45

  • 实验四 决策树

    一.实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。 二.实验内容 1.设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。 2.实现I
    陶凌子   2021-06-28 16:54   0   119

  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    一：作业信息 |博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/AHPU-se-JSJ18| | | | |作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12085| |作业目标|
    计算机183汪学海   2021-06-28 16:53   0   31

  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    班级 计算机183 实验内容 朴素贝叶斯算法及应用 姓名 程王宇 学号 3180701339 #【实验目的】 1、理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2、掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3、能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4、针对特定应用场景
    程王宇   2021-06-28 16:51   0   66

  • 实验四 决策树算法及其应用

    一：作业信息 |博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/| | | | |作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12086| |作业
    计算机183何君豪   2021-06-28 16:49   0   67

  • 机器学习 实验三

    #朴素贝叶斯算法及应用 ##作业信息 | 个人班级 | 机器学习实验-计算机18级 | | | | | | 实验题目 | 朴素贝叶斯算法及应用 | | 姓名 | 鲍丽 | | 学号 | 3180701239 | ##实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模
    初年&已逝   2021-06-28 16:48   0   58

  • 机器学习 实验四

    | 博客班级 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/ | | | | | 作业要求 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12086 | |
    初年&已逝   2021-06-28 16:46   0   93

  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    实验三 朴素贝叶斯算法及应用 一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟
    陶凌子   2021-06-28 16:45   0   114

  • 实验三

    个人班级 机器学习实验-计算机18级 实验题目 朴素贝叶斯算法及应用 姓名 童玉情 学号 3180701238 回到顶部 实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法；
    ？？？懵   2021-06-28 16:40   0   23
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