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)

  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    作业信息 | 作业属于哪个课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning | | 作业要求 |https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12085| |
    何欢hh   2021-06-28 11:12   0   49
  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    朴素贝叶斯算法及应用 所在班级 机器学习 实验要求 作业要求 学习目标 理解朴素贝叶斯算法原理,掌握朴素贝叶斯算法框架 学号 3180701310 ##【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
    安雅婷   2021-06-28 11:03   0   124
  • 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/machinelearning(班级连接) | | | | | 作业要求 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homewor
    krisDaytoy   2021-06-28 11:03   0   44
  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    博客班级 机器学习18级 作业要求 实验三 朴素贝叶斯算法及应用 学号 3180701308 ##【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
    包琪   2021-06-28 10:54   0   71
  • 实验三、朴素贝叶斯算法

    一、作业信息 | 博客班级 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning(班级连接) | | | | | 作业要求 | https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homewor
    krisDaytoy   2021-06-28 10:50   0   63
  • 实验四决策树

    实验四 决策树算法及应用 作业信息 博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 作业要求 作业目标 理解决策树算法原理,掌握决策树算法框架 学号 3180701304 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
    Aurora12345   2021-06-28 10:45   0   57
  • 实验四 决策树算法及应用

    作业信息 博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 作业要求 作业目标 理解决策树算法原理,掌握决策树算法框架 学号 3180701237 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
    chengkangs   2021-06-28 10:44   0   39
  • 实验四 决策树算法及应用

    博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 实验四 决策树算法及应用 学号 ❤️180301230> #一、【实验目的】 理解决策树算法原理,掌握决策树算法框架; 理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝; 能根据不同的数据类型,选择不同的决策树算法; 针对特定应用场景及数据,能应用决策
    计算机181胡佛   2021-06-28 10:41   0   30
  • 实验三 朴素贝叶斯算法及应用

    博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 实验三 朴素贝叶斯算法及应用 学号 3180301230 #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
    计算机181胡佛   2021-06-28 10:40   0   59
  • 实验三朴素贝叶斯

    作业信息 博客班级 机器学习实验-计算机18级 作业要求 作业要求 作业目标 理解朴素贝叶斯算法及应用 学号 3180701304 一、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
    Aurora12345   2021-06-28 10:39   0   92