sklearn机器学习实验:多层感知机与神经网络优化
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更新于2024-08-05
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在机器学习的第五章实验中,主要探讨了多层感知机及其应用。首先,实验内容围绕sklearn库中的多层感知机(MLP)展开,包括以下几个关键部分:
1. **数据集与预处理**:
- 主要使用sklearn自带的手写数字数据集,通过`load_digits()`函数获取。数据集包含1797个样本,每个样本是8x8的灰度图像。预处理步骤包括标准化处理,即将图像数据转换为统一尺度,以便于模型训练。
2. **实验1.1:多层感知机**:
- 通过`sklearn.neural_network.MLPClassifier`进行手写数字分类任务。
- 学习如何设置不同的学习率(如3, 1, 0.1, 0.01),并绘制训练集损失函数随学习率变化的曲线。
- 梯度下降的基本思想被用于求解模型参数,理解其对模型性能的影响。
3. **实验1.2-1.4:神经网络扩展**:
- 包括线性回归、对数几率回归和三层感知机,逐步增加复杂度。
- 实现神经网络架构,包括不同层数、激活函数(未指定具体)和损失函数(同样未指定)。
- 学习如何调整学习率和迭代轮数,并观察模型在训练集和测试集上的精度。
- 绘制损失值随训练进程变化的曲线,并填写表格中的精度指标。
4. **选做部分:n层感知机和改良优化算法**:
- 实验者可以选择实现n层感知机,数据集、激活函数和损失函数同样灵活。
- 设计一个改良优化算法,通过动态调整学习率提高收敛速度,同样涉及数据集、模型架构和训练性能指标。
在整个实验过程中,代码注释对于理解和实现这些概念至关重要,它们提供了关于如何构造和调试模型,以及如何解释结果的指导。通过对这些实验的实践,学生能够深入了解多层感知机的工作原理,掌握神经网络的搭建、调参和优化技巧,同时增强对梯度下降和其他优化算法的理解。
2022-08-08 上传
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行走的瓶子Yolo
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