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有监督学习算法研究开题报告

 2020-04-16 13:38:24  

1. 研究目的与意义(文献综述)

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。

训练数据包括一套训练示例。

在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。

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2. 研究的基本内容与方案

监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集,学习如何关联输入和输出。在许多情况下,输出y很难自动收集,必须由人来提供“监督”,不过该术语仍然适用于训练集目标可以被自动收集的情况。

逻辑回归(logistic regression)

我们知道,线性回归就是根据已知数据集求一线性函数,使其尽可能拟合数据,让损失函数最小,常用的线性回归最优法有最小二乘法和梯度下降法。而逻辑回归是一种非线性回归模型,相比于线性回归,它多了一个sigmoid函数(或称为logistic函数)。逻辑回归是一种分类算法,主要用于二分类问题。逻辑回归的具体步骤如下:

(1)定义假设函数h(即hypothesis)

sigmoid函数的图像是一个s型,预测函数就是将sigmoid函数g(x)里的自变量x替换成了边界函数θ(x),如下:

这里hθ(x)表示结果取1的概率,因此对于输入x分类结果为类别1和类别0的概率分别为:

(2)定义边界函数θ(x)

对于二维数据,如果是预设线性线性边界,那么边界函数为:

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3. 研究计划与安排

时间节点

任务要求

3月12号前

取消在学分清理中不符合毕业设计(论文)准入制度的学生选题志愿;

3月25号前

学生上传开题报告,指导教师对开题报告进行评阅审核;

5月25号前

开题完成后,学生根据实际进度上传阶段性成果,指导教师对中期工作情况进行检查、督促;

5月31号前

学生上传最终毕业设计(论文)成果,由指导教师和评阅教师完成评分;

6月8号前

各学院制定答辩安排,分配答辩小组,务必完成答辩任务。同时在毕业设计管理系统录入答辩记录和答辩成绩;

6月13号前

发布学生毕业设计(论文)的最终成绩;

6月25号前

根据学校指标分配完成本学院省优秀学士学位推荐评选工作。

4. 参考文献(12篇以上)

《深度学习》[美]伊恩.古德费洛 [加]约书亚.本吉奥 [加]亚伦.库维尔

《神经-模糊和软计算》张智星 孙春在 [日]水谷英二

《神经网络与机器学习》(加)simon haykin

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