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/Undergraduate/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