机器学习神经网络练习题

时间: 2023-11-05 07:55:04 浏览: 57
好的,以下是一些机器学习和神经网络的练习题: 1. 使用MNIST数据集,构建一个多层神经网络,实现手写数字的分类任务。可以尝试使用不同的激活函数、优化器、学习率等参数,比较它们的性能。 2. 使用CIFAR-10数据集,构建一个卷积神经网络,实现图像分类任务。可以尝试使用不同的卷积层数、池化层数、Dropout层数等参数,比较它们的性能。 3. 实现一个简单的线性回归模型,使用随机梯度下降算法训练模型,预测房价。 4. 实现一个简单的逻辑回归模型,使用批量梯度下降算法训练模型,预测肿瘤是否为恶性。 5. 使用Kaggle上的某个数据集(如Titanic生存预测),尝试使用各种机器学习算法(如决策树、随机森林、支持向量机等)进行建模,比较它们的性能。 以上是一些机器学习和神经网络的练习题,希望对你有所帮助。
相关问题

机器学习 深度学习校招题库 pdf

机器学习和深度学习是当前热门的领域,很多公司在招聘校园毕业生时会提供题库和参考资料,其中也包括了机器学习和深度学习方面的知识点。 机器学习和深度学习校招题库PDF通常包含了各种类型的题目,包括选择题、填空题、编程题和案例分析等。这些题目主要涉及机器学习和深度学习的基本概念、算法原理、模型设计和实际应用等方面的知识。 在这个PDF中,你可能会看到一些常见的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等,以及深度学习中的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。你可能需要理解这些算法的原理和应用场景,并能够对其进行代码实现和调试。 此外,PDF中可能还会包含一些常用的数据预处理和特征工程方法,如数据清洗、缺失值处理、特征选择等,以及一些评估模型性能的指标,如准确率、召回率、F1值等。 当你遇到机器学习和深度学习的编程题时,你可能需要使用一些常见的机器学习库或深度学习框架,如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等,来实现你的算法模型或解决问题。 总之,机器学习和深度学习校招题库PDF主要是为了考察你对机器学习和深度学习的基本理解和实践能力,希望你能在准备校招的过程中认真研读相关资料,并进行适当的练习和实践,以便在面试中能够顺利展示出自己的能力和潜力。

唐宇迪ai课堂 机器学习资料

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