sklearn机器学习实验：多层感知机与神经网络优化

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。