机器学习及深度学习实践
| 作业次数 | 作业内容 |
|---|---|
| 第一次作业： | 求最长对称子字符串长度 |
| 第二次作业： | 1.用letter-recognition数据集测试knn算法 2.用page-blocks.data数据集测试决策树算法 |
| 第三次作业： | 1.用贝叶斯算法分析托儿所数据集 2.用线性回归预测ratings值，即论文实验a |
| 第四次作业： | 1.用SVM分析病人的住院情况 2.用adaboost分析学生成绩 |
| 第五次作业： | 1.用K_Means对产品归类：数据集（Sales_Transactions_Dataset_Weekly） 2.用fp_tree找商品之间的关联性：数据集（retail） |
| 第六次作业： | 用PCA对数据集进行降维 |
| 第七次作业： | 用SVD对数据集进行降维并预测： |
| 第八次作业： | 建立维度为100*100的随机权重和样本矩阵，参照完整神经网络样例程序，得出运行过程与结果。 |
| 第九次作业： | 设置两个以上不同的学习率值和滑动平均模型的decay值，运行例子程序，观察及显示运行结果。 |
| 第十次作业： | 参考minist最佳实践例子程序，使用tensorflow神经网络训练数据集，计算准确率。 |
| 第十一次作业： | 采用一种Inception之外的其它模型如Alexnet/GoogleNet/ResNet，分析flowers_photos数据集，得出准确率。 |
| 第十二次作业： | 采用多线程对图像数据（大于50M）进行基于神经网络的训练分析，得出准确率，并与单线程做效率（训练时间）的比较。 |
| 第十三次作业： | 利用循环神经网络预测Cos函数。 |
| 第十四次作业： | 找一段英文，采用Seq2Seq和Attention机制翻译为中文。 |