机器学习大作业：人脸表情与医疗花费预测实现

资源摘要信息:"本资源包含了一个机器学习导论的大作业项目，该项目由北京航空航天大学（BUAA）的学生在2020年完成。项目分为两个主要部分：人脸表情分类和医疗花费预测。每个部分都包含了相应的源代码和文档说明，旨在帮助用户理解并实现基于机器学习的任务。 1. 人脸表情分类 这部分的代码存放在 ./face-emotion-recognition/ 目录下，采用Python编程语言和PyTorch深度学习框架来实现。项目的目标是训练一个模型，能够识别和分类不同的人脸表情，如快乐、悲伤、愤怒等。这个任务通常涉及到计算机视觉和图像处理的知识，特别是在处理面部特征提取和模式识别方面。PyTorch是一个非常流行的深度学习库，因其灵活性和动态计算图特性而受到研究人员和开发者的青睐。 2. 医疗花费预测 这部分的代码位于 ./medical-cost-prediction/ 目录下，使用了Python编程语言和scikit-learn库来实现。该任务的目标是构建一个能够预测个人医疗花费的模型。这通常涉及到回归分析，是一个预测连续值输出的问题。scikit-learn是一个非常流行的机器学习库，它提供了各种机器学习算法和实用工具，适用于数据挖掘和数据分析。 在项目中，可能包含了几种不同的方法或算法的实现，例如随机森林（Random Forest）方法。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行更准确的预测。Forest.py文件中可能就包含用scikit-learn实现的随机森林模型。 项目特点 - 本项目已经通过测试，用户可以放心下载和使用。 - 项目源码适合计算机相关专业在校学生、老师或企业员工，也可作为毕设、课程设计、作业和项目初期演示。 - 基础较好的用户可以在此代码基础上进行修改和扩展，实现新的功能。 - 用户在使用时应遵守许可协议，仅供学习参考，禁止商业用途。 使用说明 用户在下载后应首先查看README.md文件（如果存在），该文件通常包含项目的基本说明和运行指南，为用户提供如何设置环境、运行代码以及可能遇到的问题和解决方案。 下载和获取帮助 - 用户可以直接下载项目，如果有运行或理解方面的问题，可以私下联系作者进行咨询，作者还提供远程教学服务。 - 论文的平均评分为96分，表明项目质量较高，值得信任。 文件名称 - 压缩包文件名称为buaa_ml_2020-master，表明该项目是2020年北京航空航天大学机器学习导论课程的一个完整作品。"