作业三

截止时间：2020年11月29日 23:59

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

在给定的 Python 模版下， 用梯度下降法来实现二次函数的拟合

以下模版二选一完成即可： （建议都做）

难度估计：～1小时

分数： 3

二、朴素贝叶斯

以下二选一即可：

1.计算

  • 用朴素贝叶斯法推测一辆Red Domestic SUV是否会被盗.

难度估计:0.5~1小时

分数： 2

2.编程

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sklearn 代码模版

难度估计：1～5小时

分数： 2 + 1 （bonus)

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

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sklearn 代码模版

难度估计：

  • 不包含剪枝: 3~15 小时
  • 包含剪枝： 20~40 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pytorch 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 – 采用 softmax

提交

提交内容

将所有文件命名为英文后， 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