ML 实验

基本环境

1. opencv库函数编译和配置

神经网络

子系统中测试方法：

g++ Function.h Function.cpp libNet.h libNet.cpp MyNet.cpp -o MyNet  $(pkg-config --cflags --libs opencv4)
./MyNet

• 改进策略(按照优先顺序)
  1. 参数改进，可调参数：
     1. 学习率
     2. 训练次数
  2. 网络结构改进
     1. 不同的隐藏层以及每个层的神经元个数
  3. 数据集改进
     1. 数据采样方法
        • 过采样
        • 欠采样
     2. 数值正则化
        • 全部统一正则
        • 不正则
        • 对分类特征数据进行数值类别转换

激活函数	网络结构	初始偏置	初始权重	学习率	训练轮次	准确率

• 由于初始权重都设置为相同的值，会导致输出为一个值，也就是没有得到充分训练时，输出的结果都是一个值

数据集

• 对数据进行正则化
  • 过采样：原始
  • 过采样：对分类特征进行处理
  • 欠采样：原始
  • 欠采样：对分类特征进行处理

数据集名称	特征数量	备注
input_label_0-1_train.csv	26	将所有数值类型数据进行正则化后的原始数据集
input_label_0-1_test.csv	26	-
input_label_0-1_train_no.csv	13	不对数据进行正则化处理，保留数据集原来的味道
input_label_0-1_train_no.csv	13	-
input_label_0-1_train_abc.csv	36	将所有的分类特征作为字符串进行处理，即对原来列为数值类型的列也转为字符串，再进行独热编码
input_label_0-1_test_abc.csv	36	-

问题

• opencv在windows子系统下配置
  1. 无法编译成功（windows下需要非win32的另一个版本的mingw）
  2. 在子系统中编译需要将opencv编译文件放到ex文件系统（ubuntu目录下） 3. 测试安装成功：pkg-config --modversion opencv4
  3. 配置好opencv后，还可能找不到具体的.so链接库，需要配置文件位置

     安装目录 > `/etc/ld.so.conf
     sudo /sbin/ldconfig -v
     ldconfig

  5. 编译写法：按照创建顺序写c++相关文件，h在前cpp在后，链接库：$(pkg-config --cflags --libs opencv4)
  6. 引入4.x版本opencv，头文件写法已经改变<opencv2/opencv.hpp>