# Homework - Machine Learning

**Repository Path**: iabf/homework-machine-learning

## Basic Information

- **Project Name**: Homework - Machine Learning
- **Description**: 机器学习课程 作业

请勿用于此课程
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-03-10
- **Last Updated**: 2023-04-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: homework

## README

# Homework - Machine Learning

此项目存放机器学习课程编程作业的代码，题目与报告未上传。

### C2

实现线性回归和线性判别分析。

### C3

实现三层神经网络对 Iris 数据集进行分类，数据集中的 80% 作为训练集，20% 作为测试集。
神经网络的隐藏层与输出层激励函数均使用 Sigmoid，误差函数使用交叉熵。
使用 Batch 训练方法，隐藏层节点个数为 8，学习率为 0.01，训练轮数为 2000 轮。
最终模型在测试集上的分类正确率为 100%。

### C10

在游戏 FrozenLake-v0 中，分别利用 Sarsa 算法和 Q-Learning 算法实现 Agent 穿越冰湖。