【源码】基于Python和PyTorch的人工智能基础实验

项目简介

本项目是2021年春季学期中国科学技术大学人工智能基础实验课程的一部分，涵盖了多种机器学习算法的实现和实验，包括线性分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机（SVM）以及MLP - Mixer模型的实现。

项目的主要特性和功能

1. 线性分类实验：文件为linearclassification.py，实现了基于梯度下降法的线性分类模型，支持训练和预测。
2. 朴素贝叶斯分类实验：文件是BayesClassifier.py，实现了朴素贝叶斯分类器，支持多类别分类，可处理离散型和连续型特征。
3. 支持向量机实验：文件为SVM.py，提供了基于SVM的多类分类器实现，包含训练、预测和性能评估。
4. MLP - Mixer模型实验：文件是MLP_Mixer.py，基于PyTorch实现了MLP - Mixer模型，主要用于图像数据的处理，实现了混合层和多层感知机混合器。

安装使用步骤

1. 安装依赖：确保已安装必要的Python库，如numpy、scikit - learn、torch等。使用以下命令安装： bash pip install numpy scikit - learn torch
2. 配置参数：根据实验需求，修改相关配置文件中的参数，如数据路径、学习率、批次大小等。
3. 运行实验：运行主程序文件，进行模型的训练和测试。例如： bash python linearclassification.py
4. 调整优化：根据实验结果，调整模型参数、优化器、损失函数等，以优化模型性能。

注意事项

• 运行代码前，确保数据集的路径正确，且数据格式符合要求。
• 根据实际需求，可能需要安装其他依赖库或调整代码中的某些参数。
• 本项目仅供学习和交流使用，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】