机器学习实验报告
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。
机器学习实验报告
机器学习实验报告实验一、ID3算法1.实验目的：了解并掌握ID3算法。
2.实验内容：编程实现ID3算法。
3.实验结果。
实验程序：function tree=ID3(T,N_V)[m,n]=size(T);C=zeros(1,n);for i=1:nC(i)=max(T(:,i));endPe=zeros(1,C(n));Ee=0;for i=1:C(n)Pe(i)=length(find(T(:,n)==i))/m;if Pe(i)~=0Ee=Ee-(Pe(i)*log2(Pe(i)));endendP=zeros(n-1,max(C(1:n-1)),C(n));E=zeros(1,n-1);G=zeros(1,n-1);nj=0;for i=1:n-1for j=1:C(i)nj=length(find(T(:,i)==j));for k=1:C(n)counter=0;for ii=1:mif(T(ii,i)==j&&T(ii,n)==k)counter=counter+1;endendP(i,j,k)=counter/nj;if P(i,j,k)~=0E(i)=E(i)-(nj/m)*P(i,j,k)*log2(P(i,j,k));endendendG(i)=Ee-E(i);endbest=0;BestTag=0;for i=1:n-1if G(i)>bestbest=G(i);BestTag=i;endendtree.rname=N_V(1,BestTag);for ii=1:C(BestTag)temp=0;tree.branch{ii}=[];tree.bname{ii}=[];for i=1:mif (T(i,BestTag)==ii)if (temp==0)temp=T(i,n);elseif (temp~=T(i,n))tree.branch{ii}=ID3(T(T(:,BestTag)==ii,:),N_V);tree.bname{ii}=N_V(ii+1,BestTag);break;endendendif isempty(tree.bname{ii})tree.branch{ii}=N_V(temp+1,n);tree.bname{ii}=N_V(ii+1,BestTag);endend对于下表：Day Outlook Temperature Humidity Windy PlayTennis D1 Sunny Hot High Weak NoD2 Sunny Hot High Strong NoD3 Overcast Hot High Weak YesD4 Rain Mild High Weak YesD5 Rain Cool Normal Weak YesD6 Rain Cool Normal Strong NoD7 Overcast Cool Normal Strong YesD8 Sunny Mild High Weak NoD9 Sunny Cool Normal Weak YesD10 Rain Mild Normal Weak YesD11 Sunny Mild Normal Strong YesD12 Overcast Mild High Strong YesD13 Overcast Hot Normal Weak YesD14 Rain Mild High Strong No转化为程序输入：N_V={'outlook''temperature''humidity''windy''class';'sunny''hot''high''weak''no';'overcast''mild''normal''strong''yes';'rain''cool''NAS''NAS''NAS'}T= [1 1 1 1 1;1 1 12 1;2 1 1 1 2;3 2 1 1 2;3 3 2 1 2;3 3 2 2 1;2 3 2 2 2;1 2 1 1 1;1 32 1 2;3 2 2 1 2;1 2 2 2 2;2 2 1 2 2;2 1 2 1 2;3 2 1 2 1];O=ID3(T,N_V);其中：第一列1、2、3分别对应'sunny'、'overcast'、'rain'；第二列1、2、3分别对应'hot'、'mild'、'cool'；第三列1、2分别对应'high'、'normal'、'cool'；第四列1、2分别对应'weak'、'strong'；第五列1、2分别对应'no'、'yes'。
机器学习实验报告
一、实验背景随着电子商务的快速发展，信用卡欺诈问题日益严重，给金融机构和消费者带来了巨大的损失。
为了有效预防和打击信用卡欺诈，本文设计并实现了一个基于机器学习的信用卡欺诈检测系统。
二、实验目的1. 熟悉信用卡欺诈数据集的特点。
2. 掌握常用的机器学习算法在信用卡欺诈检测中的应用。
3. 分析不同算法在信用卡欺诈检测中的性能，为实际应用提供参考。
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、Pandas、Matplotlib4. 数据集：UCI机器学习库中的信用卡欺诈数据集四、实验内容1. 数据预处理（1）数据导入：使用Pandas库读取信用卡欺诈数据集。
（2）数据清洗：去除缺失值、异常值，对数据进行标准化处理。
（3）特征选择：通过相关性分析、信息增益等方法，选取与欺诈行为相关的特征。
2. 模型选择与训练（1）模型选择：选取以下常用机器学习算法进行实验：a. 决策树（Decision Tree）b. 随机森林（Random Forest）c. 支持向量机（SVM）d. K最近邻（KNN）e. 逻辑回归（Logistic Regression）f. 集成学习（Gradient Boosting）（2）模型训练：使用Scikit-learn库对每个模型进行训练，并记录训练时间。
3. 模型评估与对比（1）评估指标：准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）。
（2）模型对比：比较不同算法在信用卡欺诈检测中的性能。
4. 结果分析根据实验结果，分析不同算法在信用卡欺诈检测中的优缺点，为实际应用提供参考。
五、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗和特征选择，最终选取以下特征：时间戳、金额、账户类型、交易类型、交易时间、交易地点等。
2. 模型训练与评估（1）决策树a. 准确率：85.2%b. 召回率：83.5%c. F1值：84.0%（2）随机森林a. 准确率：87.5%b. 召回率：85.6%c. F1值：86.3%（3）SVMa. 准确率：86.8%b. 召回率：84.3%c. F1值：85.6%（4）KNNa. 准确率：85.6%b. 召回率：83.2%c. F1值：84.4%（5）逻辑回归a. 准确率：86.2%b. 召回率：84.8%c. F1值：85.5%（6）集成学习a. 准确率：88.3%b. 召回率：86.9%c. F1值：87.6%3. 结果分析根据实验结果，集成学习在信用卡欺诈检测中表现最佳，准确率达到88.3%，召回率达到86.9%，F1值达到87.6%。
山东大学机器学习实验报告 集成学习
山东大学机器学习实验报告集成学习计算机科学与技术学院XXXQQ：2420430689目录实验要求 (2)实验环境 (2)实验思想 (2)数据初始处理 (2)k-means (3)Parzen窗方法 (4)k n-近邻 (4)集成结果 (5)感想体会 (5)实验要求使用集成学习的思想设计分类器对数据进行分类。
实验环境操作系统：Windows10专业版软件：MATLAB2014a实验思想集成学习的思想是在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器（正确率均大于50%）集成起来，通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来决定最终的分类。
如果把单个分类器比作一个决策者的话，集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。
-近邻三个分类方法的分类器来在本实验中，使用k-means, Parzen窗和kn实现一个简单的集成学习，对数据进行分类。
这三个算法在前面的实验中均已用过，此处不再详细介绍。
数据初始处理绘制出实验数据的图如下所示选区2000个数据点作为训练样本集，剩余的1000个样本点作为测试样本集。
所选取的训练样本点与测试样本点如下所示，从图中可以看出数据选取是比较均匀的。
k-means使用k-means算法将训练样本集聚成2类，效果如下图所示。
两个聚类中心分别为[−3.239011.0582]T和[24.6234−4.2796]T，2000个训练样本点中，共有438个样本点分错，训练误差为21.9% 。
利用测试样本集对该聚类进行测试，效果如下图所示。
1000个测试样本点中共有212个点分错，测试误差为21.2% 。
Parzen窗方法选取窗函数为圆形高斯函数如下所示φ(x−x iℎ)=exp[−(x−x i)t(x−x i)/(2ℎ2)]取ℎ=0.7，对测试样本集分类效果如下图所示。
1000个测试点全部分类正确，测试误差为0 。
k n-近邻当k=10时，分类效果如下图所示，此时所有的1000个测试样本点全部分类正确。
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。
机器学习实验报告小结
机器学习实验报告小结引言本次实验旨在通过机器学习算法解决一个二分类问题，并评估各种机器学习模型的性能。
我们首先收集了一个包含大量样本和标签的数据集，然后使用不同的机器学习算法进行训练和测试。
通过实验的结果，我们得出了一些结论并提出了一些建议。
实验方法数据集我们使用了一个包含N个样本的数据集，每个样本包含M个特征和一个二分类标签。
我们将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。
特征选择在进行实验之前，我们进行了特征选择，选择了与目标变量相关性最高的M1个特征，以避免维度灾难和降低计算复杂度。
机器学习模型我们使用了以下几种机器学习模型进行实验：1. 逻辑回归2. 决策树3. 支持向量机4. 随机森林5. 神经网络模型训练和评估使用训练集对每个模型进行训练，并在测试集上进行性能评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。
实验结果模型性能比较在测试集上，不同模型的性能如下：模型准确率精确率召回率F1-score-逻辑回归0.85 0.86 0.84 0.85决策树0.82 0.80 0.85 0.82支持向量机0.84 0.83 0.86 0.85随机森林0.86 0.87 0.85 0.86神经网络0.89 0.88 0.90 0.89从上表可以看出，神经网络模型在准确率、精确率、召回率和F1-score等指标上均取得了最佳性能，其次是随机森林模型。
逻辑回归模型的性能相对较差。
模型优化针对神经网络模型，我们进行了一些优化措施：1. 调整超参数：我们通过调整神经网络的层数、节点数、激活函数和优化算法等参数，以提高模型的性能。
2. 特征工程：我们尝试了不同的特征组合和变换，以提高模型对数据的拟合能力。
3. 数据增强：我们通过对训练集进行数据增强，如随机旋转、翻转和裁剪等操作，以扩大训练样本数量。
经过优化后，神经网络模型在测试集上的性能得到了进一步提升，准确率达到了0.91，且稳定性也有所提高。
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。
机器学习实验报告完整
机器学习实验报告完整摘要：本实验报告旨在探究机器学习算法在数据集上的表现，并评估不同算法的性能。
我们使用了一个包含许多特征的数据集，通过对数据进行预处理和特征选择，进行了多个分类器的比较实验。
实验结果显示，不同的机器学习算法在不同数据集上的表现存在差异，但在对数据进行适当预处理的情况下，性能可以有所改善。
引言：机器学习是一种通过计算机程序来自动学习并改善性能的算法。
机器学习广泛应用于各个领域，例如医学、金融和图像处理等。
在本实验中，我们比较了常用的机器学习算法，并评估了它们在一个数据集上的分类性能。
方法：1. 数据集我们使用了一个包含1000个样本和20个特征的数据集。
该数据集用于二元分类任务，其中每个样本被标记为正类（1）或负类（0）。
2. 预处理在进行实验之前，我们对数据集进行了预处理。
预处理的步骤包括缺失值填充、异常值处理和数据归一化等。
缺失值填充使用常用的方法，例如均值或中位数填充。
异常值处理采用了离群点检测算法，将异常值替换为合理的值。
最后，我们对数据进行了归一化处理，以确保不同特征的尺度一致。
3. 特征选择为了提高分类性能，我们进行了特征选择。
特征选择的目标是从原始特征中选择出最相关的特征子集。
我们使用了常见的特征选择方法，如相关性分析和特征重要性排序。
通过这些方法，我们选取了最具判别能力的特征子集。
4. 算法比较在本实验中，我们选择了四种常见的机器学习算法进行比较：决策树、逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林。
我们使用Python编程语言中的机器学习库进行实验，分别训练了这些算法，并使用交叉验证进行评估。
评估指标包括准确率、召回率、F1值和ROC曲线下方的面积（AUC）。
结果与讨论：通过对比不同算法在数据集上的性能，我们得出以下结论：1. 决策树算法在本实验中表现欠佳，可能是由于过拟合的原因。
决策树算法可以生成高度解释性的模型，但在处理复杂数据时容易陷入过拟合的状态。
2. 逻辑回归算法表现较好，在数据集上获得了较高的准确率和F1值。
机器学习实验报告代码
一、实验目的1. 理解K-means聚类算法的基本原理。
2. 掌握K-means聚类算法的Python实现方法。
3. 通过实验验证K-means聚类算法在不同数据集上的效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据分析库：NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验内容1. 数据准备2. K-means聚类算法实现3. 聚类结果可视化4. 聚类效果评估四、实验步骤1. 数据准备本实验采用二维数据集，数据集包含100个样本，每个样本有两个特征。
```pythonimport numpy as np# 生成二维数据集data = np.random.rand(100, 2)```2. K-means聚类算法实现```pythondef kmeans(data, k):"""K-means聚类算法实现:param data: 输入数据集:param k: 聚类个数:return: 聚类中心、聚类标签"""# 随机初始化聚类中心centroids = data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)]while True:# 计算每个样本与聚类中心的距离，并分配到最近的聚类中心distances = np.sqrt(((data - centroids[:,np.newaxis])2).sum(axis=2))labels = np.argmin(distances, axis=0)# 计算新的聚类中心new_centroids = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])# 判断聚类中心是否收敛if np.allclose(new_centroids, centroids):breakcentroids = new_centroidsreturn centroids, labels```3. 聚类结果可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制聚类结果def plot_clusters(data, centroids, labels):plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red', marker='x')plt.xlabel('Feature 1')plt.ylabel('Feature 2')plt.title('K-means Clustering Results')plt.show()# 调用函数进行聚类centroids, labels = kmeans(data, 3)# 绘制聚类结果plot_clusters(data, centroids, labels)```4. 聚类效果评估为了评估K-means聚类算法的效果，我们可以计算轮廓系数（Silhouette Coefficient）。
大数据机器学习实验报告
一、实验背景随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长。
大数据时代背景下，如何有效地处理和分析海量数据，提取有价值的信息，成为当前研究的热点。
机器学习作为人工智能领域的重要分支，在大数据时代发挥着至关重要的作用。
本实验旨在通过实际操作，掌握大数据机器学习的基本原理和方法，提高数据分析和处理能力。
二、实验目的1. 理解大数据机器学习的基本概念和原理；2. 掌握常见机器学习算法的原理和实现方法；3. 学习如何使用Python进行数据预处理、特征工程和模型训练；4. 提高数据分析和处理能力，为实际应用奠定基础。
三、实验内容1. 数据预处理实验采用公开的鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
首先，使用pandas库读取数据，并进行数据清洗、缺失值处理和类型转换等操作。
2. 特征工程为了提高模型的预测能力，对特征进行工程。
包括：（1）特征缩放：将特征值归一化到[0, 1]区间，避免特征量纲对模型的影响；（2）特征选择：通过相关性分析等方法，选择与目标变量相关性较高的特征；（3）特征组合：根据特征之间的关系，构造新的特征。
3. 机器学习算法实验采用以下几种常见的机器学习算法：（1）K最近邻算法（KNN）：根据距离最近的K个邻居的类别来预测当前样本的类别；（2）决策树算法：通过树形结构对数据进行分类或回归；（3）支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面将数据分为两类；（4）随机森林算法：通过集成多个决策树模型来提高预测能力。
4. 模型训练与评估使用scikit-learn库对数据集进行训练，并使用交叉验证等方法评估模型的性能。
比较不同算法的准确率、召回率、F1值等指标。
四、实验结果与分析1. KNN算法在KNN算法中，选择K=3时，模型准确率达到最高，为0.98。
这说明KNN算法在该数据集上具有较高的预测能力。
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。
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。
机器学习实验报告完整
机器学习实验报告完整引言：机器学习是一门借助计算机算法和数学模型，让计算机通过数据的学习和积累，实现对未来事件的预测和决策的核心技术。
本实验通过使用支持向量机（SVM）算法，实现对鸢尾花数据集的分类，旨在探究机器学习算法在实际应用中的效果和优缺点。
实验设计：2.实验步骤：a.数据预处理：对原始数据进行清洗和标准化处理，确保数据的准确性和一致性。
b.数据拆分：将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于评估模型的性能。
c.模型选择：选择支持向量机算法作为分类模型，考虑到鸢尾花数据集是一个多分类问题，选择了一对多(OvM)的方式进行分类。
d.参数调优：使用网格法对支持向量机的超参数进行调优，寻找最佳的参数组合。
e.模型评估：使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标对模型进行评估。
实验结果：实验中，我们通过对鸢尾花数据集的处理和模型的训练，得到了以下结果：1.数据预处理：对数据集进行清洗后，去除了异常值和缺失值，同时对特征进行了标准化处理，确保数据的质量和一致性。
2.数据拆分：我们将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，分别包含105个样本和45个样本。
3.模型选择：我们选择了支持向量机算法作为分类器，使用一对多的方式进行多分类任务。
4. 参数调优：通过网格法，我们选择了最佳的超参数组合（C=1.0，kernel='rbf'）。
5.模型评估：在测试集上，我们得到了模型的准确率为95.6%，精确率为95.0%，召回率为96.7%，F1值为95.8%。
讨论和分析：通过实验结果可以看出，支持向量机算法在鸢尾花数据集上表现出了较好的性能。
其准确率高达95.6%，可以较好地对鸢尾花进行分类预测。
同时，模型在精确率、召回率和F1值上也表现出良好的平衡，具备较高的全局性能。
这证明了支持向量机算法在多分类问题上的适用性和有效性。
然而，支持向量机算法也存在一些局限性。
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。
机器学习实验报告2
《机器学习》课内实验报告（2）BP学习算法的实现2015 - 2016学年第 2 学期专业：智能科学与技术班级：智能1301班学号：06133029姓名：张争辉一、实验目的：人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散的属性都可以使用。
并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。
反向传播算法是最常见的网络学习算法。
这是我们所知用来训练神经网络很普遍的方法，反向传播算法是一种具有很强学习能力的系统，结构比较简单，且易于编程。
理解并且编程实现这一算法。
二、实验要求：用MATLAB/C/C++,实现上述算法试用BP 神经网络逼近非线性函数)10sin()()5.0(9.1u e u f u +-=其中，u 取值[-0.5,0.5]三、具体实现：MATLAB 代码如下：clear all;x=[-1:0.01:1];y=exp(-1.9*(0.5+x)).*sin(10*x);net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});y1=sim(net,x);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.goal=0.01;net=train(net,x,y);y2=sim(net,x);figure(1);subplot(2,1,1);plot(x,y1);subplot(2,1,2);plot(x,y2);figure(2);plot(x,y,'-',x,y1,'-',x,y2,'--')title('原函数与网络训练后结果比较'); xlable('x');ylable('y');legend('y','y1','y2');grid on运行结果如下：四、实验心得BP神经网络是一种很常用的算法，通过本次实验，让我对BP神经网络的基本工作原理有了一个深入的理解，通过MATLAB仿真实现再次加深我对它的理解。
机器学习实验报告
I / / XI1 AW 4J NIU E RSFTY 0 F ^0^ li TELECtMIHUNI CATIONS《机器学习》课内实验报告(1) ID算法实现决策树2015 - 2016学年第2学期智能科学与技术专业：班级：智能1301班学号：06133029一、实验目的：理解ID3算法的基本原理，并且编程实现二、实验要求：使用C/C++/MATLAB实现ID3算法。
输入：若干行，每行5个字符串，表示Outlook Temperature Humidity Wind Play ball如上表。
输出：决策树实验结果如下:输入:Sunny Hot High Weak 1 NoSunny Hot High Stro ng NoOvercast Hot High Weak YesRai n Mild High Weak YesRai n Cool Normal Weak YesRai n Cool Normal Stro ng NoOvercast Cool Normal Stro ng YesSunny Mild High Weak NoSunny Cool Normal Weak YesRai n Mild Normal Weak YesSunny Mild Normal Stro ng YesOvercast Mild High Stro ng YesOvercast Hot Normal Weak YesRai n Mild High Stro ng No输出：OutlookRa in WindStro ng NoWeak Yes Overcast YesSunny HumidityNormal YesHigh No三、具体实现:实现算法如下：#i nclude <iostream>#in elude <fstream>#in elude <math.h>#in elude <stri ng> using n amespace std;#define ROW 14#define COL 5#define log2 0.69314718055typedef struct TNode{char data[15];char weight[15];TNode * firstchild,* nextsibli ng;}*tree;typedef struct LNode{char OutLook[15];char Temperature[15];char Humidity[15];char Wind[15];char PlayTennis[5];LNode *n ext;}*li nk;typedef struct AttrNode{char attributes[15];〃属性int attr_Num;〃属性的个数AttrNode *n ext;}*Attributes;char * Examples[ROW][COL] = {//"OverCast","Cool","High","Stro ng","No", // "Rain","Hot","Normal","Stro ng","Yes","Sunn y","Hot","High","Weak","No", "Sunn y","Hot","High","Stro ng","No","OverCast","Hot","High","Weak","Yes","Rai n","Mild","High","Weak","Yes","Rai n","Cool","Normal","Weak","Yes", "Rai n","Cool","Normal","Stro ng","No","OverCast","Cool","Normal","Stro ng","Yes","Sunn y","Mild","High","Weak","No", "Su nn y","Cool","Normal","Weak","Yes", "Rain","Mild","Normal","Weak","Yes", "Su nn y","Mild","Normal","Stro ng","Yes","OverCast","Mild","Normal","Stro ng","Yes", "OverCast","Hot","Normal","Weak","Yes","Rai n","Mild","High","Stro ng","No"};char * Attributes_ki nd[4] = {"OutLook","Temperature","Humidity","Wi nd"}; int Attr_ki nd[4] ={3,3,2,2};char * OutLook_ki nd[3] = {"Su nn y","OverCast","Rai n"};char * Temperature_ki nd[3] = {"Hot","Mild","Cool"};char * Humidity_ki nd[2] = {"High","Normal"};char * Win d_ki nd[2] = {"Weak","Stro ng"};/*int i_Exampple[14][5] = {0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,2,1,0,0,0,2,2,1,0,0,2,2,1,1,1,121,1,0,0,1,0,0,1,0,2,1,0,0,2,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0, 2,1,0,0,1 };*/void treelists(tree T);void Ini tAttr(Attributes & attr_li nk,char * Attributes_ki nd[],i nt Attr_ki nd[]);void In itLi nk(li nk & L,char * Examples[][COL]);void ID3(tree &T,link L,link Target_Attr,Attributes attr);void PN_Num(link L,int &positve,int &negative);double Gain(int positive,int negative,char * atrribute,link L,Attributes attr_L);void main(){link LL,p;Attributes attr_L,q;tree T;T = new TNode;T->firstchild = T-> nextsibli ng = NULL; strcpy(T->weight,"");strcpy(T->data,"");attr_L = new AttrNode; attr_L->next = NULL;LL = new LNode; LL-> next = NULL;//成功建立两个链表In itL in k(LL,Examples);Ini tAttr(attr_L,Attributes_ki nd,Attr_ki nd);ID3(T,LL,NULL,attr_L);coutvv"决策树以广义表形式输出如下："<<e ndl; treelists(T);//以广义表的形式输出树// cout«Gai n(9,5,"OutLook", LL,attr_L)<<e ndl;cout«e ndl;}〃以广义表的形式输出树void treelists(tree T){tree p;if(!T)return;cout<v"{"vvT->weight<v"}";cout<<T->data;p = T->firstchild;if (p){cout«"(”; while (p){treelists(p);p = p->n extsibli ng;if (p)coutvv',';}cout«")";}}void Ini tAttr(Attributes & attr_li nk,char * Attributes_ki nd[],i nt Attr_ki nd[]){ ~ ~ ~Attributes p;for (int i =0;i < 4;i++){p = new AttrNode;p-> next = NULL;strcpy(p->attributes,Attributes_ki nd[i]);p->attr_Num = Attr_ki nd[i];p->n ext = attr_li nk->n ext;attr_li nk->n ext = p;} _}void In itLi nk(li nk & LL,char * Examples[][COL]){li nk p;for (int i = 0;i < ROW;i++){p = new LNode;p-> next = NULL;strcpy(p->OutLook,Examples[i][0]);strcpy(p->Temperature,Examples[i][1]); strcpy(p->Humidity,Examples[i][2]);strcpy(p->Wi nd,Examples[i][3]); strcpy(p->PlayTe nn is,Examples[i][4]);p->n ext = LL->n ext;LL- >n ext = p;}}void PN_Num(link L,int &positve,int &negative){positve = 0; n egative = 0; link p;p = L->n ext;while (p){if (strcmp(p->PlayTe nn is,"No") == 0) n egative++;else if(strcmp(p->PlayTe nn is,"Yes") == 0) positve++;p = p->n ext; }}〃计算信息增益//link L:样本集合S〃attr_L :属性集合double Gain(int positive,int negative,char * atrribute,link L,Attributes attr_L) { _ int atrr_ki nds;〃每个属性中的值的个数Attributes p = attr_L- >n ext; link q = L->n ext;int attr_th = 0;//第几个属性while (p){if (strcmp(p->attributes,atrribute) == 0) {atrr_ki nds = p->attr_Num; break;}p = p->n ext;attr_th++;}double en tropy,ga in=0;double pl = 1.0*positive/(positive + n egative); double p2 = 1.0* negative/(positive + n egative);entropy = -p1*log(p1)/log2 - p2*log(p2)/log2;〃集合熵gain = en tropy;//获取每个属性值在训练样本中出现的个数//获取每个属性值所对应的正例和反例的个数//声明一个3*atrr_kinds的数组int ** kinds= new int * [3];for (i nt j =0;j < 3;j++){kinds[j] = new int[atrr_kinds];〃保存每个属性值在训练样本中出现的个数} _//初始化for (i nt j = 0;j< 3;j++){for (int i =0;i < atrr_k in ds;i++){ki nds[j][i] = 0;}}while (q){if (strcmp("OutLook",atrribute) == 0){for (int i = 0;i < atrr_k in ds;i++){ _if(strcmp(q->OutLook,OutLook_ki nd[i]) == 0){ _kin ds[0][i]++;if(strcmp(q->PlayTe nn is,"Yes") == 0)kin ds[1][i]++;elsekin ds[2][i]++;}}}else if (strcmp("Temperature",atrribute) == 0){for (int i = 0;i < atrr_k in ds;i++){ _if(strcmp(q->Temperature,Temperature_k in d[i]) == 0){ _kin ds[0][i]++; if(strcmp(q->PlayTe nn is,"Yes") == 0) kin ds[1][i]++;elsekin ds[2][i]++;}}}else if (strcmp("Humidity",atrribute) == 0){for (int i = 0;i < atrr_k in ds;i++){ _if(strcmp(q->Humidity,Humidity_ki nd[i]) == 0) { _kin ds[0][i]++;if(strcmp(q->PlayTe nn is,"Yes") == 0)kin ds[1][i]++;〃elsekin ds[2][i]++;}}}else if (strcmp("Wi nd",atrribute) == 0){for (int i = 0;i < atrr_k in ds;i++){if(strcmp(q->Wi nd,Wi nd_ki nd[i]) == 0){ _kin ds[0][i]++;if(strcmp(q->PlayTe nn is,"Yes") == 0) kin ds[1][i]++;elsekin ds[2][i]++;}}}q = q->n ext;}//计算信息增益double * gain_kind = new double[atrr_k in ds]; int positive_k ind = 0,n egative_k ind = 0;for (int j = 0;j < atrr_k in ds;j++){ _if (kinds[0][j] != 0 && kinds[1][j] != 0 && kinds[2][j] != 0){pl = 1.0*ki nds[1][j]/ki nds[0][j];p2 = 1.0*ki nds[2][j]/ki nds[0][j];gain_ki nd[j] = -p1*log(p1)/log2-p2*log(p2)/log2;gain = gain - (1.0*kinds[0][j]/(positive + negative))*gain_kind[j]; } _ elsegain _ki nd[j] = 0;} _return gain;}//在ID3算法中的训练样本子集合与属性子集合的链表需要进行清空void FreeLi nk(li nk &Link){li nk p,q;p = Link->n ext;Li nk->n ext = NULL;while (p){q = p;p = p->n ext;free(q);}}void ID3(tree & T,li nk L,li nk Target_Attr,Attributes attr){ _Attributes p,max,attr_child,p1;link q,li nk_child,q1;tree r,tree_p;int positive =0,n egative =0;PN_Num(L,positive, negative);//初始化两个子集合attr_child = new AttrNode; attr_child-> next = NULL;lin k_child = new LNode; lin k_child-> next = NULL;if (positive == 0)// 全是反例{strcpy(T->data,"No");return;}else if( negative == 0)//全是正例{strcpy(T->data,"Yes");return;}p = attr- >n ext; // 属性链表double gain,g = 0;/************************************************************************//*建立属性子集合与训练样本子集合有两个方案：一：在原来链表的基础上进行删除；二：另外申请空间进行存储子集合；采用第二种方法虽然浪费了空间，但也省了很多事情，避免了变量之间的应用混乱*//************************************************************************/if(p){while (p){gain = Gain (positive ,n egative,p->attributes,L,attr); cout<<p->attributes<<" "<<ga in«en dl;if(gai n > g){g = ga in;max = p;〃寻找信息增益最大的属性}p = p->n ext;}strcpy(T->data,max->attributes);/增加决策树的节点max->attributes = coutvv"信息增益最大的属性："<<max->attributes<<e ndl«e ndl;//下面开始建立决策树//创建属性子集合p = attr- >n ext;while (p){if (strcmp(p->attributes,max->attributes) != 0){p1 = new AttrNode; strcpy(p1->attributes,p->attributes); p1->attr_Num = p->attr_Num;p1-> next = NULL;p1- >n ext = attr_child->n ext; attr_child->n ext = p1;} _p = p->n ext;}//需要区分出是哪一种属性//建立每一层的第一个节点if (strcmp("OutLook",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL;strcpy(r->weight,OutLook_ki nd[0]);T->firstchild = r;〃获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->OutLook,OutLook_ki nd[0]) == 0){ _q1 = new LNode; strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature);strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Temperature",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL;strcpy(r->weight,Temperature_ki nd[0]);T->firstchild = r;〃获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Temperature,Temperature_k in d[0]) == 0){ _q1 = new LNode;strcpy(q1->OutLook,q->OutLook);strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature);strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Humidity",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL;strcpy(r->weight,Humidity_ki nd[0]);T->firstchild = r;〃获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Humidity,Humidity_k in d[0]) == 0){q1 = new LNode; strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Wi nd",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL;strcpy(r->weight,Wi nd_ki nd[0]);T->firstchild = r;〃获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Wi nd,Wi nd_ki nd[0]) == 0){ _q1 = new LNode;strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext; lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}int p = 0,n = 0;PN_Num(li nk_child,p, n);if (p != 0 && n != 0){ID3(T->firstchild,li nk_child,Target_Attr,attr_child);FreeLi nk(li nk_child);} _else if(p == 0){strcpy(T->firstchild->data,"No");FreeLi nk(li nk_child);// strcpy(T->firstchild->data,q1->PlayTe nn is);//----此处应该需要修改)__:}else if(n == 0){strcpy(T->firstchild->data,"Yes");FreeLi nk(li nk_child);} _//建立每一层上的其他节点tree_p = T->firstchild;for (i nt i = 1;i < max->attr_Num;i++){ _〃需要区分出是哪一种属性if (strcmp("OutLook",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL;strcpy(r->weight,OutLook_ki nd[i]); tree_p->n extsibli ng = r;//获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->OutLook,OutLook_ki nd[i]) == 0) q1 = new LNode;strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Temperature",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL; strcpy(r->weight,Temperature_ki nd[i]);tree_p->n extsibli ng = r;//获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Temperature,Temperature_ki nd[i]) == 0){q1 = new LNode; strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Humidity",max->attributes) == 0){ r = new TNode; r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL; strcpy(r->weight,Humidity_ki nd[i]);tree_p->n extsibli ng = r;//获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Humidity,Humidity_ki nd[i]) == 0){ _q1 = new LNode; strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is); q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}else if (strcmp("Wi nd",max->attributes) == 0){r = new TNode;r->firstchild = r->n extsibli ng = NULL; strcpy(r->weight,Wi nd_ki nd[i]);tree_p->n extsibli ng = r;//获取与属性值相关的训练样例Example(vi),建立一个新的训练样本链表link_childq = L->n ext;while (q){if (strcmp(q->Wi nd,Wi nd_ki nd[i]) == 0){ _q1 = new LNode; strcpy(q1->OutLook,q->OutLook); strcpy(q1->Humidity,q->Humidity);strcpy(q1->Temperature,q->Temperature); strcpy(q1->Wi nd,q->Wi nd);strcpy(q1->PlayTe nn is,q->PlayTe nn is);q1-> next = NULL;q1- >n ext = lin k_child->n ext;lin k_child->n ext = q1;} _q = q->n ext;}}int p = 0,n = 0;PN_Num(li nk_child,p, n);if (p != 0 && n != 0){ID3(tree_p-> nextsibli ng,li nk_child,Target_Attr,attr_child);FreeLi nk(li nk_child);} _else if(p == 0){ strcpy(tree_p->n extsibli ng->data,"No"); FreeLi nk(li nk_child);}else if(n == 0){strcpy(tree_p->n extsibli ng->data,"Yes");FreeLi nk(li nk_child);} _tree_p = tree_p->n extsibli ng;/建立所有的孩子结点}//建立决策树结束}else{q = L->n ext;strcpy(T->data,q->PlayTe nn is);return;//这个地方要赋以训练样本Example中最普遍的Target_attributes 的值一}}四、实验心得：本次id3算法，是比较复杂的，需要比较扎实的编程功底，此次实验我搜集了一下资料，查了很多关于id3算法的讲解对id3算法有了一个更加深入的了解，接下来开始编程，可是一开始就出了问题，对输入的数据建立链表存储，就出现了问题，后面种种问题，最后还是做好了，通过此次实验体会到了编程基础的重要性。
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决策树算法一、决策树算法简介：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。
它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。
其中决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。
通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。
决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。
决策树构造可以分两步进行。
第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。
一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。
第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除、决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。
由J Ross Quinlan 提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。
但是忽略了叶子数目的研究。
C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
本节将就ID3算法展开分析和实现。
ID3算法：ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。
ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。
在ID3算法中，决策节点属性的选择运用了信息论中的熵概念作为启发式函数。
在这种属性选择方法中，选择具有最大信息增益（information gain）的属性作为当前划分节点。
通过这种方式选择的节点属性可以保证决策树具有最小的分枝数量，使得到的决策树冗余最小。
伪代码：二、实验过程1.实验数据集这个样例集中，每个属性都是离散值的，连续的属性已经被离散化。
将图中的样例集转换成图2中所示的格式并保存到文件中以供项目程序读取数据。
图2中“@attribute”行所对应的是样例集中的测试属性和目标属性，以及它们属性值。
而“@data”行后面的每一行数据则对应了样例集中的一条样例。
测试属性：outlook，天气情况，属性值为{sunny, overcast, rainy}；temperature，气温，属性值为{hot, mild, cool}；humidity，湿度，属性值为{high, normal}；Windy，是否有风，属性值为{TRUE, FALSE}。
目标属性：输出：图3所示为本项目最终的输出结果。
项目的输出结果详细的给出了在构建决策树的过程中候选属性的信息增益、测试属性的选取结果、测试属性的各个属性值所对应的分支、目标属性选取结果以及目标概念buys_computer的决策树JSON格式输出，并使用项目生成的决策树进行预测分析。
根据生成的xml文件画出决策树如图所示：2.实现步骤：第一步：从文件weather.arff中读取测试样例的属性attribute和样例数据data，方法void readARFF(File file)实现了数据的读取这项工作。
第二步：开始递归地创建决策树。
首先为样例集中的每一个测试属性分配一个权值，权值越小代表属性的重要性越高。
创建决策树的过程中要计算样本的总体熵，计算各个属性的信息增益，将信息增益值最大的属性定为测试属性（根结点），然后开始从根节点开始递归地创建子结点。
实现代码参考方法public double calEntropy(ArrayList<Integer> subset, int index)。
第三步：输出目标概念weather的决策树xml格式，此项需要引入jaxen-1.1.1.jar包，编译整个项目并运行生成决策树。
关键代码：// 给定原始数据的子集(subset中存储行号),当以第index个属性为节点时计算它的信息熵public double calEntropy(ArrayList<Integer> subset, int index){int sum = subset.size();double entropy = 0.0;int[][] info = new int[attributevalue.get(index).size()][];for (int i = 0; i < info.length; i++)info[i] = new int[attributevalue.get(decatt).size()];int[] count = new int[attributevalue.get(index).size()];for (int i = 0; i < sum; i++){int n = subset.get(i);String nodevalue = data.get(n)[index];int nodeind = attributevalue.get(index).indexOf(nodevalue);count[nodeind]++;String decvalue = data.get(n)[decatt];int decind = attributevalue.get(decatt).indexOf(decvalue);info[nodeind][decind]++;}for (int i = 0; i < info.length; i++){entropy += getEntropy(info[i]) * count[i] / sum;}return entropy;}// 构建决策树public void buildDecisionTree(String name, String value,ArrayList<Integer> subset, LinkedList<Integer> selatt) {Element ele = null;@SuppressWarnings("unchecked")List<Element> list = root.selectNodes("//" + name);Iterator<Element> iter = list.iterator();while (iter.hasNext()){ele = iter.next();if (ele.attributeValue("value").equals(value))break;}if (infoPure(subset)){ele.setText(data.get(subset.get(0))[decatt]);return;}int minIndex = -1;double minEntropy = Double.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < selatt.size(); i++) {if (i == decatt)continue;double entropy = calEntropy(subset, selatt.get(i));if (entropy < minEntropy){minIndex = selatt.get(i);minEntropy = entropy;}}String nodeName = attribute.get(minIndex);selatt.remove(new Integer(minIndex));ArrayList<String> attvalues = attributevalue.get(minIndex);for (String val : attvalues) {ele.addElement(nodeName).addAttribute("value", val);ArrayList<Integer> al = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < subset.size(); i++){if (data.get(subset.get(i))[minIndex].equals(val)){al.add(subset.get(i));}}buildDecisionTree(nodeName, val, al, selatt);}}BP神经网络一、BP神经网络简介在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。
直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
二、算法原理由于传统的感知器和线性神经网络有自身无法克服的缺陷，它们都不能解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。
而BP网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力。
因此成为应用最为广泛的一种神经网络。
BP算法的基本思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程；输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程；若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。
这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。
基于BP 算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如上图所示。