机器学习课程:基于Python的机器学习课程实践项目

金陵科技学院机器学习技术组,欢迎各位老师同学加入贡献代码。

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机器学习课程

这是金陵科技学院的机器学习课程组,旨在引导不同学生通过参与开源代码贡献,了解Git版本控制,理解开源运作过程。通过共同参与的方式让大家理解机器学习的运作原理,不仅仅在理论上,而是在实践上,提升学生之间的知识共享、协作交流、动手实践能力。

2025年秋季学期课程

上课时间

  • 理论课:周一:5-6节,周三:3-4节,时间为3-10周。
  • 实验课:

作业提交

  • 作业1:谈谈你自己对于线性回归、对率回归、神经网络、支持向量机之间的区别与联系。
  • 作业2:通过人脸识别算法实现班级自动点名。作业提交截止时间:第16周周五。
  • 作业3:实现KMeans算法。作业提交时间:第10周周五。
  • 作业4:实现kNN算法。作业提交时间:第10周周五。

实验报告

  • 实验1:LR
  • 实验2:SVM
  • 实验3:kMeans 提交要求:代码、实验报告,截止提交时间:第16周周五。

运行说明

所有代码要求使用Python进行运行,要求实现的使用numpy,要求仅调用的可以用numpy或sklearn。

  • 所有代码会经过测试。
  • 采用大模型+人工方式进行批改评分。

协作者

感谢本学期的助教同学。

项目介绍

金陵科技学院机器学习技术组,欢迎各位老师同学加入贡献代码。

https://atomgit.com/univmercury/machine-learning-course定制我的领域