由15个样本组成的贷款申请训练数据，包括四个特征（年龄，有无工作，有无房屋，信贷情况），最后一列是类别，表示是否同意其贷款。（1）计算所有特征对上表中数据集的信息增益；（2）用ID3算法建立决策树。用伪代码描述一种决策树剪枝的方法。预剪枝，后剪枝两类。给出PCA算法的计算过程。样本降维。
2021-11-12 20:19:38
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反向传播框架下推导学习规则。总结BP算法。描述自组织算法的计算步骤，给出训练算法的框图。指出卷积神经网络需要计算的权重数量；相对于全连接和非权值共享，所减少的权重数量。编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序，一个采用批量方式更新权重，另一个采用单样本方式更新权重。隐含层不同结点数目对训练精度的影响；观察不同的梯度更新步长对训练的影响，并给出一些描述或解释。
2021-10-30 12:57:52
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