2对于一个给定的培训数据示例存储在.csv文件中,并实现并演示候选算法算法输出与培训示例一致的所有假设集的描述。3编写一个程序,以演示基于决策树的ID3算法的工作。使用适当的数据集来构建决策树并应用此知识来对新样本进行分类。4编写一个程序,以实现幼稚的贝叶斯分类器,以将存储为.csv文件存储的示例培训数据集。考虑了很少的测试数据集,计算分类器的准确性。5编写一个程序来实现k-nearest邻居算法以对虹膜数据集进行分类。打印正确与错误的预测。6通过实现反向传播算法并使用适当的数据集测试相同的人工神经网络。7编写一个程序,以在给定数据集上使用残差图演示回归分析。
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