北京邮电大学云计算数据中心:机器学习感知机算法实践与结果
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更新于2024-08-04
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本篇实验报告是由北京邮电大学软件学院的白烨淞同学在2018-2019学年第一学期完成的云计算数据中心课程中的机器学习基础项目。该报告旨在让学生通过实践掌握感知机算法,这是机器学习中的一个基本线性分类模型,主要用于二类分类问题。
实验的主要目标是通过编程实现感知机算法,并应用到实际的数据集上。具体来说,学生被提供了20个二维空间的样本点,每个点都有类别标签(1或-1),并有额外的5个未知样本需要进行分类。实验环境设定在Windows 10操作系统和PyCharm环境下,使用Python 3进行开发。
实验的核心步骤包括:
1. 可视化训练样本点,通过matplotlib库生成离散点图,清晰展示数据分布。
2. 实现感知机算法,通过计算权重向量w和偏置b,构建超平面S,使得样本点在超平面两侧对应不同类别。
3. 绘制训练完成的感知机,直观展示模型效果。
4. 对未知样本进行分类,判断它们属于哪一类。
实验设计时,学生利用numpy库处理数组和矩阵,利用matplotlib生成统计图表,提高了工作效率。关键代码部分展示了如何导入数据、绘制二维点图以及计算和应用感知机模型。
总结起来,这是一次将理论知识与实践操作相结合的实验,通过感知机的学习,学生不仅了解了机器学习的基本原理,还提升了编程技能和数据分析能力。实验结果包括w、b的具体值,以及对未知样本的分类结果,这些都是衡量学生是否成功掌握感知机算法的重要指标。此外,实验报告还包含了设计思路和代码实现,这对于理解算法的工作流程和优化方法具有重要意义。
2022-08-08 上传
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2024-09-09 上传
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