作业三

截止时间：2019年10月27日 23:59

参考答案

补充材料：Python 类型注释

作业模版请上传到jupyter平台运行

内容

一、Python类

请务必先完成该项， 再继续后面的编程作业

在Python类的框架下，用梯度下降法来实现二次函数的拟合问题

要求及参考结果请参考代码模版

难度估计：～1小时

分数：2分

二、朴素贝叶斯

用朴素贝叶斯构造一个iris数据集的分类器

要求及参考结果请参考代码模版

难度估计：2～5小时

分数：3分

三、决策树

以下二选一即可：

1.手算

根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树.

难度估计：～1小时

分数：2分

2.编程

前置知识：需要熟练掌握递归的写法

要求及参考结果请参考代码模版

难度估计：> 10小时

分数：2 + 7(bonus)

四、Logistic回归

用Logistic回归对iris数据集进行分类（二分类或多分类）

要求及参考结果请参考代码模版

难度估计：1~5小时

分数：

• 二分类任务：3 – 只包含两类的iris数据集
• 多分类任务：3 + 1(bonus) – 完整的iris数据集

提交

提交内容

将所有文件打包成zip并以你的学号命名，例如51160601160.zip:

• 编程题提供.ipynb
• 推导题提供.pdf

提交方式

1. 提交到FTP服务器的AI_homework/Graduate/HW3文件夹下
2. (可选)你可以多次上传，以最后一次上传的结果为准

具体提交方式见作业提交系统