机器学习实验报告完整
机器学习SVM(支持向量机)实验报告
实验报告实验名称：机器学习:线性支持向量机算法实现学员: 张麻子学号: *＊***＊＊**** 培养类型：硕士年级：专业：所属学院：计算机学院指导教员：＊＊＊＊** 职称：副教授实验室:实验日期:ﻬ一、实验目得与要求实验目得:验证SVM(支持向量机）机器学习算法学习情况要求：自主完成。
二、实验内容与原理支持向量机（Support Ｖecｔｏr Maｃｈine,SVM）得基本模型就是在特征空间上找到最佳得分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。
SVＭ就是用来解决二分类问题得有监督学习算法。
通过引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。
但本次实验只针对线性二分类问题。
ＳVM算法分割原则：最小间距最大化，即找距离分割超平面最近得有效点距离超平面距离与最大。
对于线性问题：假设存在超平面可最优分割样本集为两类,则样本集到超平面距离为：需压求取：由于该问题为对偶问题，可变换为:可用拉格朗日乘数法求解。
但由于本实验中得数据集不可以完美得分为两类，即存在躁点。
可引入正则化参数Ｃ,用来调节模型得复杂度与训练误差。
作出对应得拉格朗日乘式：对应得ＫKT条件为：故得出需求解得对偶问题:本次实验使用python编译器，编写程序，数据集共有２７０个案例，挑选其中70％作为训练数据,剩下30％作为测试数据。
进行了两个实验,一个就是取Ｃ值为１，直接进行ＳＶM训练;另外一个就是利用交叉验证方法,求取在前面情况下得最优Ｃ值.三、实验器材实验环境:windowｓ7操作系统+pytｈon编译器。
四、实验数据(关键源码附后)实验数据:来自ＵCI机器学习数据库,以Hｅart Disease数据集为例。
五、操作方法与实验步骤１、选取Ｃ＝1，训练比例７：3，利用pyｔｈon库sｋleａrｎ下得SVM（)函数进行训练,后对测试集进行测试；2、选取训练比例7：3，Ｃ＝nｐ、linspace（０、０001，1，30)}。
利用交叉验证方法求出Ｃ值得最优解。
机器学习实训报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能技术逐渐成为推动社会进步的重要力量。
机器学习作为人工智能的核心技术之一，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通、教育等。
为了更好地掌握机器学习的基本原理和应用方法，我们参加了一次为期两周的机器学习实训。
本报告将详细记录实训过程、学习成果及心得体会。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 机器学习基础知识：介绍了机器学习的基本概念、发展历程、主要类型和应用场景。
2. 常用机器学习算法：学习了线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等常用算法。
3. 机器学习工具：掌握了Python编程语言及NumPy、Pandas、Scikit-learn等常用机器学习库。
4. 实际案例分析：通过分析实际案例，了解机器学习在各个领域的应用。
三、实训过程1. 理论学习：首先，我们系统地学习了机器学习的基本概念、发展历程、主要类型和应用场景。
通过查阅相关书籍、资料，了解了机器学习的理论基础和发展趋势。
2. 算法实践：在掌握了基础知识后，我们开始学习常用的机器学习算法。
通过编写Python代码，实现了线性回归、逻辑回归、支持向量机等算法，并对算法的原理和参数进行了深入分析。
3. 工具应用：为了更好地应用机器学习，我们学习了Python编程语言及NumPy、Pandas、Scikit-learn等常用库。
通过实际操作，掌握了数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等技能。
4. 案例分析：我们选取了多个实际案例，如房价预测、垃圾邮件分类、手写数字识别等，运用所学知识进行模型训练和预测。
通过对比不同算法的性能，了解了不同算法的适用场景。
四、学习成果1. 掌握了机器学习的基本原理和应用方法：通过本次实训，我们对机器学习有了更加深入的了解，掌握了常用的机器学习算法和工具。
2. 提高了编程能力：在实训过程中，我们大量使用了Python编程语言，提高了编程能力和算法实现能力。
机器学习与数据科学实习报告
机器学习与数据科学实习报告一、实习背景在机器学习与数据科学领域，实习是提升个人能力和职业发展的重要途径之一。
通过实践应用机器学习的知识和技术，我有机会在实际项目中运用数据科学的方法，有效地解决实际问题。
二、实习目标在这次实习中，我的主要目标是掌握机器学习和数据科学的基本原理和技术。
通过实际项目的实践，我希望能够熟练运用机器学习算法进行数据分析和预测建模，并能够将模型应用于实际的业务场景中。
此外，我还希望能够提升自己的数据处理和数据可视化能力，以便更好地分析和展示数据。
三、实习内容1. 数据收集与清洗在实习开始时，我首先需要收集相关的数据集，并对数据进行初步的清洗工作。
这包括去除异常值和缺失值，对数据进行标准化和归一化，以便后续的分析和建模工作。
2. 数据探索与可视化接下来，我将对数据进行探索性分析，了解数据的分布和特征。
我将使用统计方法和可视化工具对数据进行可视化分析，以便更好地理解数据。
通过这一步骤，我可以发现数据中存在的潜在问题，并为后续的建模工作做好准备。
3. 特征工程与建模在数据探索的基础上，我将进行特征工程的工作，包括特征选择、特征转换和特征提取等。
通过对特征的优化和处理，可以提高后续建模的效果。
然后，我将选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机或神经网络等，进行模型的训练和优化。
4. 模型评估与改进在模型建立完成后，我将进行模型的评估工作。
通过指标评价和交叉验证等方法，评估模型的性能和准确度。
如果模型不满足需求，我将根据评估结果对模型进行改进和调参，以提高模型的稳定性和预测能力。
5. 结果展示与报告最后，我将根据实际需求对模型结果进行展示和应用。
通过数据可视化和报告撰写，我将向公司内部和外部的利益相关者汇报实习成果和应用效果。
四、实习收获与总结通过这次实习，我对机器学习和数据科学有了更深入的理解和实践经验。
我掌握了数据处理、数据分析和建模的基本流程和技术方法。
我也意识到了机器学习和数据科学在实际项目中的重要性和应用潜力。
机器学习应用技术实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量。
机器学习作为人工智能的核心技术之一，在各个领域都展现出了巨大的应用潜力。
为了深入了解机器学习技术的实际应用，我们开展了为期一个月的实训项目。
本次实训旨在通过实际操作，提升我们对机器学习技术的理解和应用能力。
二、实训目标1. 掌握机器学习的基本概念、原理和常用算法。
2. 学会使用Python等编程语言进行机器学习模型的开发。
3. 能够将机器学习技术应用于实际问题，解决实际问题。
4. 培养团队协作能力和创新意识。
三、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 机器学习基础知识学习- 学习了机器学习的定义、发展历程、应用领域等基本概念。
- 掌握了监督学习、无监督学习、强化学习等基本分类。
- 理解了机器学习中的常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
2. Python编程与机器学习库应用- 学习了Python编程语言的基本语法和常用库。
- 掌握了使用NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行数据处理和机器学习模型开发。
3. 实际案例分析- 分析了多个机器学习应用案例，如手写数字识别、文本分类、图像识别等。
- 学习了如何针对实际问题选择合适的算法和模型。
4. 项目实践- 以小组为单位，选择一个实际问题进行机器学习模型的开发。
- 完成了数据收集、预处理、模型训练、模型评估等环节。
四、实训过程1. 前期准备- 小组成员共同学习机器学习基础知识，了解各个算法的原理和适用场景。
- 确定项目主题，收集相关数据，进行初步的数据探索。
2. 数据预处理- 使用Pandas等库对数据进行清洗、去重、特征提取等操作。
- 对缺失值进行处理，提高数据质量。
3. 模型训练- 选择合适的算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。
- 使用Scikit-learn等库进行模型训练，调整参数，优化模型性能。
4. 模型评估- 使用交叉验证等方法对模型进行评估，分析模型的准确率、召回率等指标。
机器学习算法性能评估实验报告
机器学习算法性能评估实验报告一、实验背景在当今数字化和智能化的时代，机器学习算法在各个领域都发挥着重要作用，从图像识别、自然语言处理到医疗诊断和金融预测等。
然而，不同的机器学习算法在处理不同类型的数据和问题时，其性能表现可能会有很大的差异。
因此，对机器学习算法进行性能评估是至关重要的，它可以帮助我们选择最适合特定任务的算法，并对算法进行优化和改进。
二、实验目的本实验的主要目的是对几种常见的机器学习算法在不同数据集上的性能进行评估和比较，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林。
通过实验，我们希望回答以下几个问题：1、不同算法在不同数据集上的准确性、召回率和 F1 值等性能指标的表现如何？2、算法的性能是否受到数据集特征（如数据规模、特征数量、类别分布等）的影响？3、如何根据数据集的特点选择合适的机器学习算法？三、实验数据集为了全面评估机器学习算法的性能，我们选择了三个具有不同特点的数据集：1、鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个经典的数据集，包含150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，共分为 3 个类别（鸢尾花的品种）。
2、乳腺癌威斯康星数据集（Breast Cancer Wisconsin Dataset）：该数据集包含 569 个样本，每个样本有 30 个特征，用于诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。
3、 MNIST 手写数字数据集：这是一个大型的数据集，包含 60000个训练样本和10000 个测试样本，每个样本是一个28x28 的灰度图像，代表 0 到 9 中的一个数字。
四、实验方法1、数据预处理对于鸢尾花数据集和乳腺癌威斯康星数据集，我们首先对数据进行了标准化处理，以使每个特征的均值为 0，标准差为 1。
对于 MNIST 数据集，我们将图像像素值归一化到 0 到 1 之间，并将标签进行独热编码。
2、算法实现我们使用 Python 中的 Scikitlearn 库实现了决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林算法。
机器学习算法实习报告
机器学习算法实习报告第一章：引言机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过获取和分析大量数据，利用算法来帮助机器自动学习并提高性能。
本报告旨在总结我在机器学习算法实习中的经验和收获。
第二章：实习背景在此章节中，我将介绍所在实习机构以及实习项目的背景和目标。
同时，我还会简要介绍机器学习算法的应用领域和意义，以便读者能够更好地了解本文的主题。
第三章：实习过程这一章节将详细描述我在实习期间所进行的具体工作和实践经验。
我会列举常用的机器学习算法，并逐一分析其原理和应用场景。
同时，我还会介绍我所参与的机器学习项目的实际案例，包括数据采集、特征选择、模型训练与评估等环节，并提供相应的实验结果和分析。
第四章：实习心得与收获在这一章节中，我将总结整个实习过程中的心得与收获。
我会谈论我对机器学习算法的认识和理解的提高，以及在项目中遇到的挑战和解决方案。
同时，我还会分享我在与团队合作和沟通中所积累的经验和技巧，以及对未来在机器学习领域的发展的展望。
第五章：实习总结最后，本章将对整个实习经历进行总结。
我会回顾我在实习中所取得的成果和进展，并对自己的表现进行自我评价。
同时，我还会对未来深入研究和应用机器学习算法的方向提出建议，并总结本报告的主要观点和论点。
结语通过这次实习，我不仅仅熟悉了常见的机器学习算法，还学会了如何在实际项目中应用这些算法解决实际问题。
实习过程中的挑战和困难也让我获得了成长和提升。
我相信这次实习经历将对我的职业发展产生积极的影响，并为我未来的学习和研究提供坚实的基础。
参考文献[1] Mitchell, T. Machine Learning. McGraw-Hill Education, 1997.[2] Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009.[3] Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.（此为虚构文章，仅供参考）。
机器学习建模实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过实际操作，掌握机器学习建模的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
通过实验，我们将深入理解不同机器学习算法的原理和应用，提高解决实际问题的能力。
二、实验目标1. 熟悉Python编程语言，掌握机器学习相关库的使用，如scikit-learn、pandas等。
2. 掌握数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等机器学习建模的基本步骤。
3. 熟悉常见机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K最近邻等。
4. 能够根据实际问题选择合适的机器学习算法，并优化模型参数，提高模型性能。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 机器学习库：scikit-learn 0.24.2、pandas 1.3.4四、实验数据本实验使用鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）和1个标签（类别），共有3个类别。
五、实验步骤1. 数据导入与预处理首先，使用pandas库导入鸢尾花数据集，并对数据进行初步查看。
然后，对数据进行标准化处理，将特征值缩放到[0, 1]范围内。
```pythonimport pandas as pdfrom sklearn import datasets导入鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target标准化处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(X)```2. 特征选择使用特征重要性方法进行特征选择，选择与标签相关性较高的特征。
机器学习实训总结报告
机器学习实训总结报告导言本报告是对机器研究实训课程进行总结和回顾。
实训课程旨在帮助学生在机器研究领域获得实践经验，并提供相关技能和知识。
本报告将概述实训过程、目标和所取得的成果。
实训过程实训过程主要分为以下几个步骤：1. 阅读和研究资料：在开始实训之前，我们阅读了相关的机器研究资料，并研究了基本概念和算法。
2. 数据准备：为了进行机器研究实验，我们需要准备合适的数据集。
在这个步骤中，我们选择了一个合适的数据集，并进行数据清洗和预处理。
3. 特征工程：对于机器研究任务，选择合适的特征非常重要。
我们进行了特征选择、特征提取和特征转换等工作。
4. 模型选择和训练：选择了适合我们任务的机器研究模型，并使用训练集对模型进行训练。
5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，了解其性能和准确度。
6. 结果分析：对实验结果进行分析，探索模型的优点和缺点，并提出改进的建议。
实训目标实训的主要目标是帮助我们掌握以下技能和知识：1. 了解机器研究的基本概念和算法。
2. 研究如何选择和准备合适的数据集。
3. 掌握特征工程的基本方法和技巧。
4. 熟悉常用的机器研究模型并学会进行训练和评估。
5. 能够分析实验结果并提出改进方案。
实训成果通过完成机器研究实训，我们取得了以下成果：1. 熟悉了几种常见的机器研究算法，包括决策树、逻辑回归和支持向量机等。
2. 学会了使用Python编程语言进行数据处理和模型训练。
3. 成功训练了一个具有较高准确度的机器研究模型，并使用该模型进行预测和分类任务。
4. 对实验结果进行了详细分析，并提出了一些可能的改进方案。
总结通过本次机器研究实训，我们有效地研究了机器研究的基本理论和实践技能。
在实验过程中，我们不仅获得了实际操作的经验，还加深了对机器研究方法的理解。
希望通过进一步的练和研究，能够在机器研究领域取得更多的进步和成就。
如果有机会，我们希望能够继续参加更高级别的机器研究实训，以提升我们的技能并拓宽我们的知识领域。
[机器学习实验报告范文-朴素贝叶斯学习和分类文本]
![[机器学习实验报告范文-朴素贝叶斯学习和分类文本]](https://img.taocdn.com/s3/m/951d0d0bbb1aa8114431b90d6c85ec3a87c28b81.png)
[机器学习实验报告范文-朴素贝叶斯学习和分类文本] (2022年度秋季学期)
实验内容
目标：可以通过训练好的贝叶斯分类器对文本正确分类
实验设计
实验原理与设计：
在比较不同Y值的后验概率时，分母P(某)总是常数，因此可以忽略。
先验概率P(Y)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比
例容易地估计。
实验主要代码：
1、
由于中文本身是没有自然分割符〔如空格之类符号〕，所以要获得中
文文本的特征变量向量首先需要对文本进行中文分词。
这里采用极易中文
分词组件
2、
先验概率计算，N表示训练文本集总数量。
3、
条件概率计算，为在条件A下发生的条件事件B发生的条件概率。
某
给定的文本属性，c给定的分类
4、
对给定的文本进行分类
三、测试数据
训练集文本：
数据样例选用Sogou实验室的文本分类数据的mini版本
类别及标号
测试数据文本：
通过观察可知，该文本预期为IT类文章
实验结果
运行结果如以下图
五、遇到的困难及解决方法、心得体会
通过此次实验，让我对朴素贝叶斯有了更深刻的理解，原本只是了解根本的先验概率公式。
实验过程中学习了中文的分词以及停用词的使用，使分类更加的准确，也认识到了贝叶斯广阔的实用空间，对于机器学习这门课的兴趣也更加浓厚。
机器学习实验报告
机器学习试验报告朴实贝叶斯学习和分类文本（2022年度秋季学期）一、试验内容问题：通过朴实贝叶斯学习和分类文本目标：可以通过训练好的贝叶斯分类器对文本正确分类二、试验设计试验原理与设计:在分类(classification)问题中，经常需要把一个事物分到某个类别。
一 个事物具有许多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(xl,x2,x3,.∙.,xn), 用x 这个向量来代表这个事物。
类别也是有许多种，用集合Y=yl,y2,…ym 表 示。
假如χ属于yl 类别，就可以给χ打上yl 标签，意思是说χ属于yl 类别。
这就是所谓的分类(Classification)。
x 的集合记为X,称为属性集。
一般X 和Y 的关系是不确定的，你只能在某种程度上说x 有多大可能性属于类yl,比如 说x 有80%的可能性属于类yl,这时可以把X 和Y 看做是随机变量，P(Y ∣X) 称为Y 的后验概率(posterior probability),与之相对的，P(Y)称为Y 的先验 概率(priorprobability) l o 在训练阶段，我们要依据从训练数据中收集的信 息，对X 和Y 的每一种组合学习后验概率P(Y ∣X)o 分类时，来了一个实例x, 在刚才训练得到的一堆后验概率中找出全部的P(Y ∣×),其中最大的那个y, 即为x 所属分类。
依据贝叶斯公式，后验概率为在比较不同Y 值的后验概率时，分母P(X)总是常数，因此可以忽视。
先 验概率P(Y)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例简单 地估量。
在文本分类中，假设我们有一个文档d ∈x, X 是文档向量空间(document space),和一个固定的类集合C={cl,c2,…,cj},类别又称为标签。
明显，文档 向量空间是一个高维度空间。
我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练 样本,<d,c>∈X×Co 例如:<d z c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到China,即打上china 标 签。
实验报告上机名称
上机名称：基于Python的机器学习算法应用一、实验目的1. 理解机器学习的基本概念和常用算法；2. 掌握Python编程语言在机器学习中的应用；3. 通过实际案例，提升对机器学习算法的理解和运用能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm4. 机器学习库：scikit-learn三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据预处理2. 特征选择3. 模型训练与评估4. 模型优化与调参四、实验步骤1. 数据预处理（1）数据导入：首先，我们需要导入实验所需要的数据集。
本实验以鸢尾花数据集为例，使用scikit-learn库中的datasets模块进行导入。
```pythonfrom sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.datay = iris.target```（2）数据可视化：为了更好地理解数据分布情况，我们可以对数据进行可视化展示。
```pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.title('Iris Dataset')plt.show()```2. 特征选择特征选择是机器学习中的一个重要步骤，有助于提高模型的准确率和减少计算复杂度。
在本实验中，我们使用递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）方法进行特征选择。
```pythonfrom sklearn.feature_selection import RFEfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionmodel = LogisticRegression()rfe = RFE(model, n_features_to_select=2)fit = rfe.fit(X, y)print("Selected features: %s" % fit.support_)print("Selected feature scores: %s" % fit.ranking_)3. 模型训练与评估接下来，我们对筛选后的特征进行模型训练和评估。
机器学习实验报告
机器学习实验报告使用不同方法解决01背包问题：遗传算法、爬山算法、模拟退火、动态规划注：背包的容量为bagcontain，物品的总数量用NUM表示，物品的价值v[NUM]和重量w[NUM]采用随机生成的方式采用随机生成的方式一、遗传算法一、遗传算法种群数量设置为p=100，物品数量NUM 主要数据结构：boolgroup[][NUM] group[NUM]表示这NUM个物品，选择了的话为1，为选则为0 因为在背包问题中，只用到这两个值，其他是无意义的，所以选布尔型来表示因为在背包问题中，只用到这两个值，其他是无意义的，所以选布尔型来表示适应度为背包中物品的总重量，如果超重了则赋予其一个较小的值，如100 程序伪代码：程序伪代码：以下是遗传算法的伪代码。
以下是遗传算法的伪代码。
BEGIN: genera on = 0; //进化种群代数进化种群代数Ini alizegroup(I); //初始化种群初始化种群Fitness(I); //“适者生存”遗传选择“适者生存”遗传选择While(not Terminate-Condi on) //不满足终止条件时，循环不满足终止条件时，循环不满足终止条件时，循环{ Fitness(I); //“适者生存”遗传选择“适者生存”遗传选择计算物种可以被选中的概率；计算物种可以被选中的概率；对选出的物种群做交叉或变异操作；对选出的物种群做交叉或变异操作；Fitness(I); //计算适应度是否满足要求计算适应度是否满足要求gnera on ++; //循环循环} END. //结束算法结束算法循环终止条件为：已经达到适应度最大值（所有物品的总价值）或达到最大繁殖代数 循环终止条件为：已经达到适应度最大值（所有物品的总价值）或达到最大繁殖代数主要部分代码：主要部分代码：（需要的话随时可以设置更多）采用两种掩码：（需要的话随时可以设置更多）switch(rand()%2) //制作两种不同的交叉掩码制作两种不同的交叉掩码{ case 0: for(j=0;j<NUM/2;j++)mask1[j]=1; for(j=NUM/2;j<NUM;j++)mask2[j]=1;break; case 1: for(j=NUM/4;j<(NUM/4*3);j++)mask1[j]=1; for(j=0;j<NUM;j++) mask2[j]=!mask1[j];break;} 掩码的使用：temp1[j]=(group[a][j]&mask1[j])|(group[b][j]&mask2[j]); 变异代码： g[a][b]=!g[a][b]; 变异代码：而是有好有刚开始，所得到的解并不是非常理想，每一代中找到的最好解不是单调的，每一代中找到的最好解不是单调的，而是有好有坏跳跃变化，导致最后得到的最优解也是一个非常随机的过程，这可能与01背包问题这一问题有关，因为两个两个适应度都比较大的个体相结合，生成的新个体很可能适应度没有原来的大，导致实验得到的解往往很不理想。
人工智能机器学习实习报告
人工智能机器学习实习报告简介：人工智能机器学习是当前热门的研究领域，通过利用大量的数据和算法，其主要目标是构建智能系统使其能够自动学习和改进。
本实习报告将重点介绍我在人工智能机器学习方面的实习经历。
背景：机器学习是人工智能的一个重要分支，其以模式识别和计算机科学为基础，旨在通过训练模型来解决问题，从而使机器具备像人类一样的学习能力。
机器学习的核心是使用大量的数据进行训练和测试，通过算法的优化和模型的改进，实现对数据的预测和分析。
实习目标：在本次实习中，我主要的目标是学习和应用人工智能机器学习的基本理论和方法。
通过参与真实的项目，我希望能够掌握数据预处理、特征提取、模型训练和评估等关键技术，并能够独立完成一个完整的机器学习项目。
实习过程：在实习的过程中，我首先进行了对机器学习基本概念的学习，并了解了常用的人工智能机器学习算法和工具。
随后，我参与了一个实际的机器学习项目，该项目要求基于给定的数据集，对房价进行预测。
为了达到项目的要求，我首先对数据进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。
然后，我使用特征提取的方法，将原始数据转换为能够被算法所理解和处理的形式。
在模型的选择上，我尝试了多种机器学习算法，如线性回归、决策树和支持向量机等，通过数据的训练和测试，评估了它们的性能，并选择了最优的模型进行进一步的优化。
优化方面，我使用了交叉验证技术来评估模型的泛化能力，并通过调整模型参数和算法优化来改进模型的预测性能。
最终，我得到了一个具有较高准确性的房价预测模型。
实习收获：通过这次人工智能机器学习实习，我获得了许多宝贵的经验和知识。
首先，我熟悉了机器学习的工作流程和常用算法，在实际应用中加深了对机器学习的理解。
其次，我学会了如何进行数据预处理和特征提取，这对于实际项目的实施非常重要。
另外，我还了解了机器学习模型的评估和优化方法，提高了自己解决问题的能力。
总结：通过本次实习，我不仅增加了对人工智能机器学习的实践经验，更深入理解了机器学习的原理和应用。
机器学习实验报告（2）
机器学习实验报告（2）研究⽣机器学习与数据挖掘第⼀部分：实验综述1.实验⽬的：1.发掘数据集⼤⼩和C4.5的关系2.属性个数对该关系的影响2.实验思路：要求⽐较数据集⼤⼩和C4.5精度的关系，以及属性个数对此关系的影响。
本实验中采⽤了两种思路，思路⼀是：使⽤同类实例的训练集和测试集，当分析训练集⼤⼩与C4.5精度的关系时，对训练集进⾏多次随机采样，并建⽴基于采样得到的新的训练集的模型，采⽤固定的测试集测试模型精度。
记录并⽐较得出结论；分析测试集与C4.5精度的关系时；基于相同的训练集，对测试集多次采样，以不同⼤⼩的测试集测试模型精度，记录⽐较得出结论。
思路⼆是：使⽤⼀个数据集，采⽤带筛选器的分类器，对处理后的数据进⾏10重交叉验证，记录所得精度，修改筛选器的抽样⽐率，得到不同的数据集，重复实验，⽐较得最后的结论。
采⽤多组数据集进⾏重复实验，归纳得出概括性结论。
本实验中第⼀⼆实验采⽤思路⼀，第三个实验采⽤思路⼆（重复实践了实验⼀）。
3.使⽤数据记录如下：hayes-roth_train.arffhayes-roth_test.arffkdd_JapaneseVowels_train.arffkdd_JapaneseVowels_test.arffsegment-challenge.arffsegment-test.arffmonks-problems-3_test.arffmonks-problems-3spectf_test.arffspectf_train.arffdermatology.arffsplice.arffspectrometer.arffarrhythmia.arffhypothyroid.arff4.使⽤分类器：实验⼀⼆使⽤：weka.classifiers.trees.J48-C0.25-M2实验三使⽤：weka.classifiers.meta.FilteredClassifier-F"weka.filters.unsupervised.attribute.RandomSubset-N*-S1"-W weka.classifiers.trees.J48 ---C0.25-M2注：*为可修改值5.实验参考原理：1)模型精度的影响因素模型的表现出了与学习算法有关，还与类的分布，误分类代价以及训练集和测试集的⼤⼩有关。
人工智能机器学习实习报告
人工智能机器学习实习报告引言：本实习报告主要对我在人工智能机器学习实习期间所进行的项目进行总结和分析。
通过参与实践项目，我深入理解了人工智能和机器学习的基本概念、技术原理和应用方法。
本报告将介绍我的实践项目以及我在项目中所遇到的挑战、解决方法和心得体会。
一、项目介绍人工智能机器学习实习项目主要旨在让我们能够应用机器学习算法来解决实际问题。
在项目开始阶段，我们首先对机器学习的基本概念进行了学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
随后，我们选择了一个实际的数据集，并运用所学机器学习算法进行数据分析和建模。
二、项目挑战在项目实践过程中，我遇到了一些挑战。
首先，面对大量的数据集，我必须学会如何对数据进行处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
其次，选择适合的机器学习算法也是一个挑战。
对于不同的问题和数据集，需要选择合适的算法来进行分析和建模。
此外，我们还需要对算法进行调优和参数优化，以提高模型的性能。
最后，模型的评估和验证也是一个重要的挑战。
我们需要使用一些评估指标来评估模型的性能，并验证模型是否具有良好的泛化能力。
三、解决方法为了克服这些挑战，我采取了一些方法。
首先，在数据处理和清洗方面，我使用了Python编程语言和相关的数据处理库，例如Pandas和NumPy，对数据进行了预处理和清洗。
其次，在算法选择和模型建立阶段，我通过仔细研究了不同的机器学习算法，并根据问题的特点和数据集的特征选择了最佳算法。
在调优和参数优化方面，我运用了交叉验证和网格搜索等技术，来选择最佳参数组合。
最后，在模型的评估和验证阶段，我使用了常见的评估指标，如准确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。
四、实践心得通过参与人工智能机器学习实习项目，我获得了许多宝贵的经验和心得。
首先，我深入理解了人工智能和机器学习的基本原理和概念，并掌握了一些常用的机器学习算法和技术。
其次，我学会了如何使用Python编程语言进行数据处理和建模，并通过实际的项目应用将理论知识转化为实践能力。
机器学习实验二之决策树
机器学习实训实验报告（二）专业班级学号姓名实验项目名称：基于信息增益生成决策树实验内容：1、熟知决策树的概念，和决策树基本算法思想。
2、理解信息增益的计算方法。
3、利用书上表4.2训练集部分数据进行学习，画出决策树实验过程：算法分析：决策树算法思想：1）树以代表训练样本的单个结点开始。
2）如果样本都在同一个类. 则该结点成为树叶，并用该类标记。
3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点.4）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集til分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。
匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递4'l形成每个划分样本上的决策树。
一旦一个属性出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它。
5）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止：①给定结点的所有样本属于同一类。
②没有剩余属性可以用来进一步划分样本•在这种情况下•使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布，③如果某一分枝tc,没有满足该分支中已有分类的样本，则以样本的多数类创建一个树叶。
源程序代码：from matplotlib.fo nt_ma nager import Fon tPropertiesimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import logimport operator'''函数说明：计算给定数据集的经验熵(香农熵)'''def calcSha nnonEn t(dataSet):numE ntires = len( dataSet) #返回数据集的行数labelCounts = {} #保存每个标签(Label)出现次数的字典for featV ec in dataSet: #对每组特征向量进行统计currentLabel = featVec[-1] #提取标签(Label)信息if curre ntLabel not in labelCo un ts.keys():#如果标签(Label)没有放入统计次数的字典，添加进去labelCo un ts[curre ntLabel] = 0labelCounts[currentLabel] += 1 #Label 计数shannonEnt = 0.0 #经验熵(香农熵)for key in labelCou nts: # 计算香农熵prob = float(labelCounts[key]) / numEntires #选择该标签(Label)的概率shannonEnt -= prob * log(prob, 2) # 利用公式计算return shannonEnt #返回经验熵(香农熵)'''函数说明：创建测试数据集'''def createDataSet():dataSet = [[1,0, 1,0, 0, 0, 'no'], # 数据集[2, 0, 0, 0, 0, 0, 'no'],[2, 0, 1, 0, 0, 0, 'yes'],[1, 1, 1, 0, 1, 1, 'yes'],[2, 1, 1, 1, 1, 1, 'no'],[1,2, 2, 0, 2, 1, 'no'],[0, 1,0, 1,0, 0, 'no'],信息熵和信息增益： 熵是一个信息论中很抽象的概 念，从熵定义的角度来看，熵表 示一组信息中，所有随机变量出 现的期望，他的计算公是：En tropy(S) H(x)= E p(xi)*log1/(p(xi)) (i=1,2,..n)=- E p(xi)*log(p(xi)) (i=1,2,..n)其中log的底数是2.公式的理解是：p(i)表示第i 个变 量出现的概率，则 1/p(i)表示若p(i)发生的样本容量，如果用二进制来表示样本容量，则 n=Iog21/p(i),所以将所有的随机的变量 和用二进制表示的样本容量的二 进制数的容量相加就得到熵。
机器学习实验报告
机器学习实验报告11.问题描述：用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断学生是否可以入学，因此，需要根据trainging set 训练出一个classification model。
然后，拿着这个classification model来评估新学生能否入学。
训练数据的成绩样例如下：第一列表示第一次考试成绩，第二列表示第二次考试成绩，第三列表示入学结果（0--不能入学，1--可以入学）。
2.内容：逻辑回归根据学生的考试成绩来判断学生是否可以入学，训练数据图形表示如下：橫坐标是第一次考试的成绩，纵坐标是第二次考试的成绩，右上角的+ 表示允许入学，圆圈表示不允许入学。
该训练数据的图形可以通过Matlab plotData函数画出来,它调用Matlab中的plot函数和find函数，图形画出来之后，对训练数据就有了一个大体的可视化的认识了。
接下来就要实现模型了，这里需要训练一个逻辑回归模型。
对于logistic regression 而言，它针对的是classification problem。
这里只讨论二分类问题，比如上面的“根据成绩入学”，结果只有两种：y==0时，成绩未合格，不予入学；y==1时，可入学。
即，y的输出要么是0，要么是1，而如果引入了sigmoid function，就可以把假设函数的值域“约束”在[0, 1]之间。
总之，引入sigmoid function，就能够更好的拟合分类问题中的数据，即从这个角度看：regression model 比linear model 更合适classification problem.3.知识：（1）逻辑回归Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。
之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方，然后叫他“你点我啊！”用户点了，你就有钱收了。
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AutoEncoder 实现手写数字识别
1 神经网络基本概念
1.1 概述
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征， 进行分布式并行信息处理的算 法数学模型。 这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连 接的关系，从而达到处理信息的目的。 神经网络由多个神经元构成，下图就是单个神经元的图 1 所示：
图 1 神经元模型
这 个 神 经 元 是 以 x1 , x2 , x3 以 及 截 距 1 为 输 入 值 的 运 算 单 元 ， 其 输 出 为
hW ,b ( x) f (W T x) f ( i Wi xi b) ，其中函数 f () 被称作“激活函数” 。在本次试
3
验中，我们选用 sigmoid 函数作为激活函数 f ()
\* MERGEFORMAT (2) 我们用 zi( l ) 表示第第 l 层第 i 单元输入加权和（包括偏置） ，这样我们对上式 就可以得到一种更加简洁的表示法：
z (2) W (1) x b (1) a (2) f ( z (2) ) z (3) W (2) a (2) b (2) hW ,b ( x ) a (3) f ( z (3) )
Wij(l ) Wij(l ) bi(l ) J (W , b ) Wij(l )
(1) (1) (1) a1(2) f (W11 x1 W12 x2 W13 x3 b1(1) ) (2) (1) (1) (1) (1) a2 f (W21 x1 W22 x2 W23 x3 b2 ) (2) (1) (1) (1) a3 f (W31 x1 W32 x2 W33 x3 b3(1) ) (2) (2) (2) (2) (2) (2) hW ,b ( x ) a1(3) f (W11 a1 W12 a2 W13 a3 b1(2) )
f ( z) 1 1 exp( z )
\* MERGEFORMAT (1)
图 2 sigmoid 函数图像
1.2 神经网络模型
神经网络就是将许多个单一的神经元联结在一起，这样，一个神经元的输出 就可以是另一个神经元的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：
图 3 神经网络示意图
我们用 ai( l ) 第 l 层第 i 单元的激活值（输出值） 。当 l 1 时， ai( l ) xi ，也就是 第 i 个输入值。对于给定的参数集合 W , b ，神经网络就可以按照函数 hW ,b ( x) 来计 算输出结果。以上述模型为例，计算步骤如下:
2 AutoEncoder 原理
2.1 反向传播算法
自编码（AutoEncoder）神经网络是一种无监督的学习算法，它使用了反向 传播算法，让目标值等于输入值，例如输入值为训练样本集合 {x (1) , x (2) , x (3) } ， 则我们的输出值 y ( i ) x ( i ) 。下图是一个自编码神经网络的示例：
图 4 单隐层神经网络
自编码神经网络的主要参数是连接权重 W 和偏置 b ， 我们尝试利用自编码神 经网络学习一个 hW ,b ( x) x ，也就是说我们尝试逼近一个恒等函数，从而使得输
ˆ 接近于输入 x 。假设我们有一个固定样本集 {( x (1) , y (1) ), , ( x ( m) , y ( m) )} ，它包 出x
\* MERGEFORMAT (3)
上述的计算步骤叫作前向传播。给定第 l 层的激活值 a (l ) 后，第 l 1 层的激活 值 a(l 1) 就可以按照下面步骤计算得到：
z (l 1) W (l ) a(l ) b(l ) a(l 1) f ( z (l 1) )
\* MERGEFORMAT (4)
2 nl 1 sl sl 1 1 m 1 ( hw,b ( x) y ) ( w ji ( l )) 2 m i 1 2 2 l 1 i 1 j 1
\* MERGEFORMAT (6)
以上公式中的第一项 J (W , b) 是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也 叫权重衰减项） ，其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。 我们的目标是针对参数 W 和 b 来求其函数 J (W , b) 的最小值。为了求解神经 网络，我们将每一个参数 Wij(l ) 和 bi( l ) 初始化为一个很小的、接近于 0 的随机数， 之后对目标函数求最优解。 梯度下降法中每一次迭代都是按照如下公式对参数 W 和 b 进行更新：
基于 AutoEncoder 原理和 L_BFGS 优化算法实现手写数字识别
目录
1 神经网络基本概念.......................................................................................................3 1.1 概述.......................................................................................................................3 1.2 神经网络模型......................................................................................................4 2 AutoEncoder 原理........................................................................................................ 5 2.1 反向传播算法......................................................................................................5 2.2 Softmax 回归........................................................................................................ 7 2.3 Stacked AutoEncoder............................................................................................9 2.4 微调过程..............................................................................................................9 2.5 Sparse AutoEncoder............................................................................................10 2.6 Denoise AutoEncoder......................................................................................... 11 3 L_BFGS 算法............................................................................................................. 11 3.1 基本原理.............................................................................................................11 3.2 算法流程.............................................................................................................16 3.3 算法收敛性分析：........................................................................................... 19 4 基于 AutoEncoder 的手写数字识别.........................................................................19 4.1 MNIST 数据库................................................................................................... 19 4.2 模型训练............................................................................................................20 4.3 模型测试............................................................................................................20 5 实验结果及分析：.................................................................................................... 20 5.1 AutoEncoder....................................................................................................... 21 5.2 Sparse AutoEncoder............................................................................................21 5.3 Denoise AutoEncoder......................................................................................... 22 5.4 实验结果汇总及分析....................................................................................... 23 6 参考资料.....................................................................................................................25