上机实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试1、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载

上机实验二：逻辑回归算法实现与测试1、实验目的深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容推荐参考书：[1]范淼,李超.Python机器学习及实践,清华大学出版社.[2

上机实验六：朴素贝叶斯算法实现与测试1、实验目的深入理解朴素贝叶斯的算法原理，能够使用Python语言实现朴素贝叶斯的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作为测试集（注意同

上机实验五：BP神经网络算法实现与测试1、实验目的深入理解BP神经网络的算法原理，能够使用Python语言实现BP神经网络的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作为测试集（注

上机实验四：SMO算法实现与测试1、实验目的深入理解支持向量机（SVM）的算法原理，能够使用Python语言实现支持向量机的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作为测试集（注意同分布

上机实验八：随机森林算法实现与测试1、实验目的深入理解随机森林的算法原理，进而理解集成学习的意义，能够使用Python语言实现随机森林算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样

上机实验七：K均值聚类算法实现与测试1、实验目的深入理解K均值聚类算法的算法原理，进而理解无监督学习的意义，能够使用Python推荐参考书：[1]范淼,李超.Python机器学习及实践,清华大学出版社.[2]PeterHarrington.机器学习实战,人民邮电出版社。语言实现K均值聚类算

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C++空指针，一个在几个标准库中定义的值为零的常量。如果没有分配的地址，将指针NULL分配给指针变量，指定为NULL的指针称为null指针。大多数操作系统上，不允许访问地址0的内存，因为该内存是由操作系统保留的。NULL指针是一个常量，其值为零，在几个标准库中定义，包括iostream。 示例：#i