资源特点：基于北京交通大学《机器学习》课程中，神经网络部分的课程作业，一共有六个案例 1.1 使用 sklearn 的多层感知机 1.2 神经网络：线性回 1.3 神经网络：对数几率回归 1.4 神经网络：三层感知机 1.5 实现 n 层感知机 1.6 设计一种改良的优化算法 每个案例配有详细的代码和解释，都能测试通过。 一、实验内容 1.1 使用 sklearn 的多层感知机 使用 sklearn 自带的手写数字数据集： 1. 学习标准化处理的方法 2. 使用 sklearn.neural_network.MLPClassifier 完成手写数字分类任务 3. 绘制学习率为 3，1，0.1，0.01 训练集损失函数的变化曲线 1.2 神经网络：线性回归 1. 学会梯度下降的基本思想 2. 学会使用梯度下降求解线性回归 3. 了解标准化处理的效果 1.3 神经网络：对数几率回归 1. 完成对数几率回归 2. 使用梯度下降求解模型参数 3. 绘制模型损失值的变化曲线 4. 调整学习率和迭代轮数，观察损失值曲线的变化 5. 按照给定的学习率和迭代轮数，初始化新的参数，绘制新模型在训练集和测

资源特点：基于北京交通大学《机器学习》课程作业，一共有4个案例 1.1 一元线性回归 1.2 1.2 多元线性回归/对数线性回归 1.3 对数几率回归 1.4 线性判别分析 每个案例配有详细的代码和解释，都能测试通过。 机器学习线性回归实验内容 一、实验内容 1.1 一元线性回归 使用Kaggle房价预测数据集： 1.打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集 2.分别以LotArea, BsmtUnfSF, GarageArea三种特征作为模型的输入，SalePrice作为模型的输出 3.在训练集上，使用最小二乘法求解模型参数（需自己实现，不允许第三方库完成） 4.计算三个模型在测试集上的MAE和RMSE这两种指标的大小（需自己实现，不允许第三方库完成） 5.分别绘制模型的在训练集和测试集上的曲线 6.选做：尝试去除训练集中的异常值或离群值后再次训练模型，绘制模型的预测曲线，观察模型在测试集上预测能力的变化 1.2 多元线

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