課後練習 10

題目敘述與分數比率

• (30%)嘗試將教材「輸入正規化」範例中所使用的模型替換成其他的，使得是否做輸入正規化的 accuracy 不會變化。
• (70%)選定一個模型，並以 Kaggle 的 Titanic - Machine Learning from Disaster 競賽，嘗試進行正規化與否，是否會讓成績有所變化。
  • 此題所選的模型，不能與上一題（包含原始範例與你自選的模型）相同。
  • 此題所指之成績，為 leaderboard 上之成績。
  • 若有開始實作期末專案，也可以改用期末專案指定的競賽完成此題。

注意事項

• 本週僅允許使用該範例有 import 的函式庫、csv 函式庫，以及你為這兩題選定的模型所屬的函式庫
• 若第二題選擇期末專案，則期末專案允許 import 的函式庫亦可用於第二題。
• 完成後，請將下列項目，依指定方式在 eeclass 專區繳交。於隔週課堂，教師將依繳交順序批改或叫號 demo。
  • 文字輸入框回答：第一題選定的模型的完整 import（例如 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier）、第一題選定的模型的超參數（若有）、第二題實驗結果的簡短說明。
  • 附件繳交：第二題的所有程式碼（若有多個檔案，要能讓教師容易看出執行順序）。
• 只打算繳交部分項目時，請在文字輸入框說明。
• 若看到你的繳交已被批改，就代表你已取得分數，若隔週沒被教師呼叫到就可以不必來 demo。若不放心，可以在隔週離開前向教師詢問。
• 隔週繳交者之折扣為八折，繳交方式另行說明。