创建了 #2018级-经典模型# 任务:

任务4 理解二项逻辑回归与softmax回归,使用softmax回归完成多分类任务
注意:此作业中第1、2、3项使用纸质书写完成,拍照提交到雪梨(无需线下提交),第4项直接将代码、代码截图以及运行结果截图粘贴到雪梨上。 1. 写出阶跃函数、对数几率函数、softmax函数2. 写出均方误差代价函数、对数似然代价函数(交叉熵代价函数)3. 说一说使用小批

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任务6 求神经网络中不同任务的对输出层的偏导数
注意:此作业必须使用纸质书写完成(拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业) 1. 在神经网络中,若要完成回归任务,输出层一般使用何种激活函数?一般使用哪种代价函数?代价函数对输出层的输入\(z^{(L)}_j\)的偏导数(以单样本为例)是什么? 2.&nbsp

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任务5:利用反向自动微分法求解指定函数的偏导数;简述反向传播算法与梯度下降法的关系
注意:此作业必须使用纸质书写完成(拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业) 1. 对于函数\(y=x_1(x_1+x_2)^2+x_1x_2\),利用反向自动微分法求解当\(x_1=1,x_2=2\)时,\(y\)对\(x_1,x_2\)的偏导数。要求:画出计算图,其中

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任务12 搜集有趣的机器学习项目
在网上搜集资料,查找使用机器学习、人工智能技术进行创新创业的案例,简述其创新点和特色点要求:写出2-5个案例,每个案例不低于50字。

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任务3 线性回归模型及正则化方法练习
注意:此作业必须使用纸质书写完成(拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业) 题目:1. 用向量(以及矩阵)的形式表示出线性回归模型及其代价函数,简要说明其中的向量(或矩阵)的含义(如几行几列,分别表示说明)2. 根据线性回归模型以及代价函数的形式,独立推导解析

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对比K近邻模型与决策树模型中的性能
作业要求:1. 使用Python编程语言与相关科学计算库(SKLearn除外)完成算法等相关内容开发2. 将所有代码截图提交(请勿提交代码文件)3. 将运行结果截图提交 题目:对于给定二分类数据集TicTacToe,完成下述任务1. 构建K近邻模型。尝试使用不

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分别对下述机器学习名词或概念作出准确描述或解释
 注意:此作业必须使用纸质书写完成(拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业),且需要完整书写题目和答案。 1. 机器学习的形式化定义是什么?2. 机器学习中模型的性能度量一般使用什么数据集?为什么?3. 解释“特征”与“特征