我使用支持向量机(SVM)算法在两类数据集上进行分类实验，对比了线性核、多项式核和RBF核的表现。实验结果表明，在线性可分数据集上三种核函数都能达到100%准确率，但在非线性可分数据集上RBF核...

我以个人项目经验为例，介绍了如何使用 Grad-CAM 技术对深度学习模型进行可解释性分析。这项技术通过生成热力图，能直观显示模型在进行图像分类预测时所关注的区域。我阐述了 Grad-CAM 的核心原...

该实验利用决策树算法进行分类（葡萄酒数据集）与回归（加州房价数据集），对比预剪枝（控制最大深度等参数）和后剪枝（CCP算法）策略对模型性能的影响。通过网格搜索优化超参数，结合SMOTE处理...

我总结了论文的混淆矩阵计算方法及其相关评估指标，包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过Python代码实现了多分类场景下各项指标的计算，并详细解释了宏平均和微平均的区别。该方法适用于...

本实验运用线性回归、岭回归和Lasso回归模型，基于包含442个样本的糖尿病数据集探究正则化方法对模型拟合的影响。通过引入正态分布噪声模拟实际数据特性，使用Z-score标准化后划分训练集/测试集...

本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法，解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能，揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...