卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势，它能够自动学习到具有层次结构的特征表示，并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。这些特点使得卷积神经网络成为图像分类、目标检测、语义分割等任务的首选模型...
鸢尾花分类（通过输入鸢尾花的特征信息，预测鸢尾花的种类)是一个常见的机器学习问题。本次实验旨在使用PyTorch构建一个简单的鸢尾花分类前馈神经网络模型，并进行训练和评价，以了解PyTorch的基本使用方法和模型训练过程。...
本实验实现了Runner类，用于模型的训练、评估和预测。通过该类，可以更方便地进行模型的训练和评估，并获取训练过程中的损失变化和评价指标的变化情况。...
本文将实现一个辅助功能——计算预测的准确率。Accuracy支持对每一个回合中每批数据进行评价，并将结果累积，最终获得整批数据的评价结果。
PyTorch提供了自动求导机制，它是PyTorch的核心功能之一，用于计算梯度并进行反向传播。自动求导机制使得深度学习中的梯度计算变得更加简单和高效。
前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系，适用于各种问题类型，并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而，它也存在一些挑战，如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战，一些改进的网...
一个含有主码和外码依赖的数据库模式可以用模式图(schema diagram)来表示。如下为大学数据库的模式图：
本次实验使用决策树模型进行建模，实现对车险 数据的分析，车险数据为如下MTPLdata.csv数据集：
