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实验4--机器学习算法
4.1K-means算法分析
scikit-learn官方示例“AdemoofK-Meansclusteringonthehandwrittendigitsdata”代码实例地址：/stable/auto_examples/cluster/plot_kmeans_digits.html。采用Digits数据集（1797张8×8灰度图，0–9十个类别，64维特征向量）。数据集下载地址：/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html，或者sklearn.datasets.load_digits()一行载入。本实验任务为通过scikit-learn在无标签情况下把手写数字图像分成10个簇，并评估聚类标签与真实数字标签的对应关系，演示K-Means在高维图像特征上的表现。
4.2决策树算法
scikit-learn官方示例“Plotthedecisionsurfaceofdecisiontreestrainedontheirisdataset”地址为：/stable/auto_examples/tree/plot_iris_dtc.html。数据集为Iris（150条样本，4个花萼/花瓣形态特征，3个类别）。数据可直接用sklearn.datasets.load_iris()自动拉取，或在UCIMLRepository“Iris”页面手动下载CSV/ARFF文件，地址为：/dataset/53/iris?utm_source=。任务为使用scikit-learn框架实现训练一棵可解释的CART决策树，根据4个形态特征把样本正确划分到setosa/versicolor/virginica三类，并可视化决策边界与整棵树结构。
实验5--深度学习算法--数字手写体识别
使用CNN实现手写数字识别代码：
/zyf-xtu/DL/tree/master/classification/zyf_mnist，
上述的核心代码讲解：/p/503280155，
数据集获取的地址：/?target=http%3A///exdb/mnist/。
本任务使用PyTorch框架实现CNN，对MNIST中0-9共10个数字进行分类。
实验6--强化学习算法-Qlearning实验
使用DeepQLearning算法完成机器人走迷宫
代码示例地址：/iTerner/Deep-Q-Learning-Maze。本任务的数据集不是传统意义上的表格数据，而是由maze_generator在运行时随机生成的二维迷宫网格（墙=0、可走格=1）。代码里environment.py把迷宫包装成Gym-风格接口，状态就是当前坐标，动作是上下左右。数据无需外部下载；运行脚本时会自动调用深度优先有哪些信誉好的足球投注网站算法实时生成，也能在仓库的maze_generator/sample_maze.npy里找到一个示例迷宫。本任务使用PyTorch+NumPy，训练智能体学会最短路径到达终点，并通过负奖励惩罚碰墙/走回头路，实现“机器人自动走出迷宫”策略。
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