机器学习实验报告-朴素贝叶斯学习和分类文本
人工智能实验报告内容
人工智能实验报告内容人工智能实验报告内容人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种重要的技术，正在逐渐影响到我们的日常生活和工作。
本次实验旨在学习和探索人工智能的基本技术，并通过实践加深对其原理和应用的理解。
首先，本次实验分为两个部分：人工智能基础技术的学习和人工智能应用的实践。
在人工智能基础技术学习的部分，我们研究了人工智能的核心技术包括机器学习、神经网络、深度学习等。
我们首先学习了机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们使用Python编程语言，利用机器学习库进行了实践，例如使用Scikit-learn库实现了线性回归和K-means 聚类算法。
其次，我们学习了神经网络的基本原理和算法，在激活函数、损失函数、优化算法等方面进行了深入研究。
我们利用TensorFlow库搭建了神经网络模型，并使用MNIST数据集进行了手写数字识别的实验。
通过不断调整网络结构和参数，我们逐渐提高了模型的准确率。
最后，我们学习了深度学习的原理和常用的深度学习模型，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
我们使用Keras库搭建了CNN模型，并使用CIFAR-10数据集进行了图像分类实验。
通过优化网络结构和参数，我们的模型在测试集上取得了较高的准确率。
在人工智能应用的实践部分，我们选择了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）为主题，具体研究了文本分类和情感分析两个任务。
我们使用了Python编程语言和NLTK（Natural Language Toolkit）库进行了实践。
首先，我们使用朴素贝叶斯算法实现了文本分类的任务，通过比较不同的特征提取方法，我们找到了最适合该任务的特征提取方法。
其次，我们使用情感词典和机器学习算法实现了情感分析的任务，通过对情感分析模型进行评估和调优，我们提高了模型的准确率和鲁棒性。
朴素贝叶斯参数调优
朴素贝叶斯参数调优全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：贝叶斯分类算法是一种常见的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立假设进行分类。
朴素贝叶斯算法简单、有效，并且在处理大规模数据集时表现良好。
朴素贝叶斯算法的性能很大程度上依赖于调整参数的合理性和合适性。
在本文中，我们将探讨朴素贝叶斯参数调优的重要性，并介绍一些常见的调优方法。
一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法，它基于概率统计和特征之间的独立性假设来进行分类。
朴素贝叶斯算法通常用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等应用场景中。
其基本假设是所有特征都是相互独立的，即给定类别的条件下，每个特征发生的概率是独立的。
朴素贝叶斯算法通过概率统计和条件概率来计算样本属于某个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
二、朴素贝叶斯参数调优的重要性在实际应用中，朴素贝叶斯算法中的参数设置会直接影响算法的性能。
合理调优参数是提高算法性能的关键。
通过调优参数，我们可以使模型更符合我们数据集的特点，从而提高模型的准确性和泛化能力。
朴素贝叶斯算法中常见的参数包括平滑参数、特征选择方法、特征分布类型等。
1、平滑参数：平滑参数是朴素贝叶斯算法中的一个重要参数，用于解决训练数据中某个类别下某特征值的计数为零的问题。
常用的平滑参数包括拉普拉斯平滑、Lidstone平滑等。
通过调整平滑参数的大小，我们可以改变模型对数据的拟合程度，从而提高模型的泛化能力。
2、特征选择方法：特征选择方法是指在建立模型时选择哪些特征用于分类。
常见的特征选择方法包括信息增益、卡方检验、互信息等。
通过采用合适的特征选择方法，我们可以提高模型的准确性和效率。
3、特征分布类型：朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的，因此对特征的分布类型有一定的假设。
常见的特征分布类型包括高斯分布、多项式分布、伯努利分布等。
在实际应用中，我们可以根据数据集的特点选择合适的特征分布类型。
朴素贝叶斯分类模型 二分类
朴素贝叶斯分类模型二分类朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，特别适用于文本分类问题。
它基于贝叶斯定理，假设各个特征都是独立的，且对分类结果贡献相等。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器以其高效性、稳定性和准确性，成为了文本分类、信用评级、邮件过滤等领域的重要算法。
朴素贝叶斯分类模型是一个典型的二分类模型，即将数据分为两个不同的类别。
具体地，朴素贝叶斯分类器将每个数据点都看作是由若干属性（特征）组成的向量，每个特征都是独立且相互独立的，用于描述不同类别的特征分布情况。
根据贝叶斯定理，对于给定的数据点，在所有可能的类别中，朴素贝叶斯分类器会选择概率最大的类别作为标签。
在朴素贝叶斯分类器中，需要先对样本数据进行训练，从而得到各个特征的条件概率分布。
具体来说，给定m个样本点和n个特征，我们需要计算出这n个特征在不同类别中出现的概率。
例如，在文本分类中，统计每个单词在不同类别的文本中出现的频数，从而得到单词在不同类别下的出现概率。
然后，我们就可以根据贝叶斯定理，用这些概率来计算每个样本点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为标签。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有快速、高效、适用于大规模数据等优点。
同时，朴素贝叶斯分类器还具有一定的缺点，主要表现在对特征独立性的要求较高，对数据分布偏斜的情况较为敏感。
因此，在实际应用中，我们需要根据不同的问题情况选择不同的分类算法，以获得最佳的分类效果。
总之，朴素贝叶斯分类模型是一种常用的二分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设，通过计算特征在不同类别中出现的概率，从而对数据进行分类。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有一定的优点和缺点，需要结合具体问题情况进行选择和改进。
朴素贝叶斯模型的类别
朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。
一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。
这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。
在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。
二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。
这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。
在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。
朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。
不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。
在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。
第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。
它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。
朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。
朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。
在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。
因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。
伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。
基于机器学习的文本自动分类系统设计与实现
基于机器学习的文本自动分类系统设计与实现随着信息技术的快速发展，海量的文本数据产生并积累，如何从这些数据中获取有价值的信息成为一个重要的问题。
文本分类作为信息检索和文本挖掘的一个重要研究方向，能够帮助人们快速准确地对大量文本进行分类和理解，因此备受学术界和工业界的关注。
本文将介绍一种基于机器学习的文本自动分类系统的设计与实现。
一、系统的需求分析文本自动分类系统的主要任务是将一篇给定的文本自动分配到已定义的分类中。
根据需求分析，我们对系统进行以下的功能需求和性能需求的要求。
1. 功能需求- 自动对给定的文本进行分类，无需人工干预。
- 支持多类别的分类，可以将文本分配到多个分类中。
- 系统具有良好的扩展性，可以根据需要增加或修改分类。
2. 性能需求- 系统的分类准确率要高，可以达到业界领先水平。
- 系统的处理速度要快，能够处理大规模的文本数据。
基于上述需求，我们可以采用机器学习的方法来设计和实现文本自动分类系统。
二、系统的设计与实现1. 数据预处理在开始设计系统之前，我们需要对文本数据进行预处理。
预处理的主要任务包括去除文本中的停用词（如“the”、“and”、“is”等），进行词干提取，以及将文本转换成数值型特征。
这些预处理步骤可以帮助减少数据的噪声，提取有效的特征。
2. 特征提取特征提取是文本分类的重要步骤之一。
在本系统中，我们将采用词袋模型（Bag of Words）作为特征提取的方法。
首先，我们需要构建一个词库，包含了所有文本数据中出现的词。
然后，我们可以使用词频或者TF-IDF等方法将每篇文本转换成一个向量表示。
3. 模型选择与训练在特征提取完成后，我们需要选择一个合适的机器学习模型来进行分类任务。
常见的机器学习模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型等。
根据我们的需求，我们可以选择一个性能较好的分类模型进行训练。
在模型选择后，我们需要为系统进行模型训练。
我们可以使用已经标注好的文本数据进行有监督学习，或者使用无标注数据进行半监督学习。
机器学习算法性能评估实验报告
机器学习算法性能评估实验报告一、实验背景在当今数字化和智能化的时代，机器学习算法在各个领域都发挥着重要作用，从图像识别、自然语言处理到医疗诊断和金融预测等。
然而，不同的机器学习算法在处理不同类型的数据和问题时，其性能表现可能会有很大的差异。
因此，对机器学习算法进行性能评估是至关重要的，它可以帮助我们选择最适合特定任务的算法，并对算法进行优化和改进。
二、实验目的本实验的主要目的是对几种常见的机器学习算法在不同数据集上的性能进行评估和比较，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林。
通过实验，我们希望回答以下几个问题：1、不同算法在不同数据集上的准确性、召回率和 F1 值等性能指标的表现如何？2、算法的性能是否受到数据集特征（如数据规模、特征数量、类别分布等）的影响？3、如何根据数据集的特点选择合适的机器学习算法？三、实验数据集为了全面评估机器学习算法的性能，我们选择了三个具有不同特点的数据集：1、鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个经典的数据集，包含150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，共分为 3 个类别（鸢尾花的品种）。
2、乳腺癌威斯康星数据集（Breast Cancer Wisconsin Dataset）：该数据集包含 569 个样本，每个样本有 30 个特征，用于诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。
3、 MNIST 手写数字数据集：这是一个大型的数据集，包含 60000个训练样本和10000 个测试样本，每个样本是一个28x28 的灰度图像，代表 0 到 9 中的一个数字。
四、实验方法1、数据预处理对于鸢尾花数据集和乳腺癌威斯康星数据集，我们首先对数据进行了标准化处理，以使每个特征的均值为 0，标准差为 1。
对于 MNIST 数据集，我们将图像像素值归一化到 0 到 1 之间，并将标签进行独热编码。
2、算法实现我们使用 Python 中的 Scikitlearn 库实现了决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林算法。
贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器根据，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解⽅法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解P(x|c)的问题，在上⼀篇中，我们分析了第⼀个求解⽅法：极⼤似然估计。
在本篇中，我们来介绍⼀个更加简单的P(x|c)求解⽅法，并在此基础上讲讲常⽤的⼀个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）。
1 朴素贝叶斯分类原理1.1 分类问题回顾我们的⽬标是通过对样本的学习来得到⼀个分类器，以此来对未知数据进⾏分类，即求后验概率P(c|x)。
在中，我们描述了贝叶斯分类器是以⽣成式模型的思路来处理这个问题的，如下⾯的公式所⽰，贝叶斯分类器通过求得联合概率P(x,c)来计算P(c|x)，并将联合概率P(x,c)转化成了计算类先验概率P(c)、类条件概率P(x|c)、证据因⼦P(x)。
h∗(x)=\argmax c∈Y P(c|x)=\argmax c∈Y P(x,c)P(x)=\argmaxc∈YP(c)∗P(x|c)P(x)其中的难点是类条件概率P(x|c)的计算，因为样本x本⾝就是其所有属性的联合概率，各种属性随意组合，变幻莫测，要计算其中某⼀种组合出现的概率真的是太难了，⽽朴素贝叶斯的出现就是为了解决这个问题的。
要想计算联合概率P(a,b)，我们肯定是希望事件a与事件b是相互独⽴的，可以简单粗暴的P(a,b)=P(a)P(b)，多想对着流星许下⼼愿：让世界上复杂的联合概率都变成简单的连乘！1.2 朴素贝叶斯朴素贝叶斯实现了我们的梦想！朴素贝叶斯中的朴素就是对多属性的联合分布做了⼀个⼤胆的假设，即x的n个维度之间相互独⽴：P([x1,x2,...,x n]|c)=P(x1|c)P(x2|c)...P(x1|c)朴素贝叶斯通过这⼀假设⼤⼤简化了P(x|c)的计算，当然，使⽤这个假设是有代价的，⼀般情况下，⼤量样本的特征之间独⽴这个条件是弱成⽴的，毕竟哲学上说联系是普遍的，所以我们使⽤朴素贝叶斯会降低⼀些准确性；如果实际问题中的事件的各个属性⾮常不独⽴的话，甚⾄是⽆法使⽤朴素贝叶斯的。
朴素贝叶斯分类模型训练与保存
朴素贝叶斯分类模型训练与保存
朴素贝叶斯分类模型是一种常用的机器学习算法，可以用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
本文将介绍朴素贝叶斯分类模型的训练与保存。
1. 数据预处理
在进行朴素贝叶斯分类模型的训练之前，需要进行数据预处理。
首先需要将文本数据转换成数字表示，例如使用词袋模型将文本转换成向量。
同时还需要将数据集分成训练集和测试集，以便后续进行模型评估。
2. 模型训练
在进行模型训练时，需要先定义一个朴素贝叶斯分类器的实例，然后使用训练数据对模型进行训练。
在训练过程中，模型会统计每个类别和每个特征的出现次数，并计算出每个类别下每个特征的条件概率。
3. 模型保存
在模型训练完成后，可以将训练好的模型保存到文件中，以便后续使用。
可以使用Python中的pickle库将模型保存到磁盘中，也可以使用其他格式保存模型，例如JSON、XML等。
4. 模型预测
在进行模型预测时，需要加载之前保存的模型文件，并使用测试数据对模型进行预测。
预测结果可以使用混淆矩阵、精度、召回率等指标进行评估。
总结
朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类算法，可以用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
在进行模型训练时，需要进行数据预处理、定义模型实例并使用训练数据进行训练。
训练完成后，可以将模型保存到文件中，以便后续使用。
在进行模型预测时，需要加载之前保存的模型文件，并使用测试数据对模型进行预测。
机器学习中的分类算法与实践
机器学习中的分类算法与实践机器学习是一门在计算机中模拟人类智能的学科，主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
分类算法是监督学习中最常用的算法之一，主要解决的是将数据划分到不同的类别中的问题。
分类算法有很多种，比如决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯分类器等，本文主要介绍这些算法的特点以及实践应用。
一、决策树分类算法决策树是一种基于树结构的分类模型，可以根据特征值来对实例进行分类。
它的主要思想是采用二分的策略，将实例一步一步分到正确的类别中。
基于特征的可分性，决策树采用信息增益、信息增益比、基尼指数等方法构建树结构。
决策树算法的优点是易于理解和解释，和其他分类算法相比，决策树不需要对数据进行特征工程，而且能够处理缺失数据。
决策树分类算法的实践应用比较广泛，比较典型的例子是通过决策树算法来预测获客转化率。
通过对用户的历史数据进行分析和筛选，选择最相关的特征作为决策树的构建因素。
构建好决策树之后，将用户实时信息和历史数据进行对比分析，通过比对，将新用户分到合适的类别中，以达到精准获客的目的。
二、逻辑回归分类算法逻辑回归是一种常见的分类方法，主要应用在二分类问题上。
它的主要思想是通过对各个特征进行权重分析，最终得出一个分类的似然函数。
然后引入sigmoid函数进行转化，最终输出一个概率值。
逻辑回归算法通常会结合正则化方法，比如L1、L2正则化，以避免过拟合和数据错误的影响。
逻辑回归的优点是能够快速预测结果、有较强的可解释性和适用性，且易于实现和处理大规模数据。
逻辑回归分类算法在实践应用中比较广泛，比如应用于CTR预估、客户流失分析、信用评分等场景。
比较经典的应用是电商广告CTR预估，通过对用户的历史数据进行学习和分析，建立逻辑回归模型，预测用户是否会点击广告，从而实现广告的投放和效果评估。
三、支持向量机分类算法支持向量机是一种基于最大间隔分类的算法，它的主要思想是通过对数据的间隔进行最大化，找到最优的分类超平面。
朴素贝叶斯算法泰坦尼克
朴素贝叶斯算法泰坦尼克朴素贝叶斯算法是一种常用的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，用于分类和回归问题。
在本文中，我们将以泰坦尼克号数据集为例，介绍朴素贝叶斯算法的基本原理、实现方法以及在泰坦尼克号数据集上的应用。
泰坦尼克号数据集是一个经典的分类问题数据集，包含了泰坦尼克号上乘客的相关信息，如姓名、性别、年龄、船票等级、船票价格、家庭亲属数量、登船港口等，以及是否生还的标签。
我们的目标是基于乘客的信息预测其是否生还。
首先，让我们简单介绍一下朴素贝叶斯算法的基本原理。
朴素贝叶斯算法的核心思想是根据已知的数据集，计算出不同类别的概率分布，然后利用贝叶斯定理来计算出给定特征值情况下属于某一类别的概率。
朴素贝叶斯算法的优势在于其简单、快速、高效，特别适用于处理大规模数据集。
朴素贝叶斯算法的实现方法有多种，其中包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯等。
在本文中，我们将以高斯朴素贝叶斯为例，介绍其在泰坦尼克号数据集上的应用。
在使用朴素贝叶斯算法之前，我们首先需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择、特征转换等。
在泰坦尼克号数据集中，我们可以将乘客的信息包括性别、年龄、船票等级、船票价格、家庭亲属数量、登船港口等作为特征，而乘客是否生还作为标签。
接下来，我们可以使用高斯朴素贝叶斯算法对数据集进行训练和预测。
训练过程中，我们需要对每个特征的概率分布进行估计，以及不同类别的概率。
在泰坦尼克号数据集中，我们可以根据生还与否将数据集分为两类，然后计算出每个特征在不同类别下的概率分布。
最后，根据贝叶斯定理，我们可以计算出给定特征情况下乘客生还与否的概率。
在得到模型之后，我们可以使用测试集对模型进行验证，并计算出模型的准确率、精确率、召回率等指标。
通过这些指标，我们可以评估模型的性能，并对模型进行调优。
朴素贝叶斯算法在泰坦尼克号数据集上的应用，可以帮助我们预测乘客是否生还，从而为救援工作提供参考。
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机器学习实验报告
朴素贝叶斯学习和分类文本
(2015年度秋季学期)
一、 实验内容
问题：通过朴素贝叶斯学习和分类文本
目标：可以通过训练好的贝叶斯分类器对文本正确分类
二、 实验设计
实验原理与设计
：
在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。
一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即
x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，
用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，
意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。x的集合记
为X，称为属性集。一般X和Y的关系是不确定的，你只能在某种程度上说
x有多大可能性属于类y1，比如说x有80%的可能性属于类y1，这时可以把
X和Y看做是随机变量，P(Y|X)称为Y的后验概率（posterior probability），
与之相对的，P(Y)称为Y的先验概率（prior probability）1。在训练阶段，
我们要根据从训练数据中收集的信息，对X和Y的每一种组合学习后验概率
P(Y|X)。分类时，来了一个实例x，在刚才训练得到的一堆后验概率中找出
所有的P(Y|x)， 其中最大的那个y，即为x所属分类。根据贝叶斯公式，
后验概率为
在比较不同Y值的后验概率时，分母P(X)总是常数，因此可以忽略。先
验概率P(Y)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例容
易地估计。
在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，X是文档向量空间(document
space)，和一个固定的类集合C={c1,c2,…,cj}，类别又称为标签。显然，
文档向量空间是一个高维度空间。我们把一堆打了标签的文档集合
为训练样本，
Organization, China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到 China，
即打上china标签。
我们期望用某种训练算法，训练出一个函数γ，能够将文档映射到某一
个类别： γ:X→C这种类型的学习方法叫做有监督学习，因为事先有一个监
督者（我们事先给出了一堆打好标签的文档）像个老师一样监督着整个学习
过程。朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习。
实验主要代码：
1、
由
于中文本身是没有自然分割符（如空格之类符号），所以要获得中文文本的特
征变量向量首先需要对文本进行中文分词。这里采用极易中文分词组件
2、
先验概率计算，N表示训练文本集总数量。
3、
条件概率计算，为在条件A下发生的条件事件B发生的条件概率。x?给定的文本
属性，c?给定的分类
4、
对给定的文本进行分类
三、测试数据
训练集文本：
数据样例选用Sogou实验室的文本分类数据的mini版本
类别及标号
测试数据文本：
通过观察可知，该文本预期为IT类文章
三、 实验结果
运行结果如下图
根据数据集的分类编号可知，该测试文本属于IT，与预期相符
五、遇到的困难及解决方法、心得体会
通过此次实验，让我对朴素贝叶斯有了更深刻的理解，原本只是
了解基本的先验概率公式。实验过程中学习了中文的分词以及停用词
的使用，使分类更加的准确，也认识到了贝叶斯广阔的实用空间，对
于机器学习这门课的兴趣也更加浓厚。