5.18-AI分析师

强化练习1 神经网络训练案例（SG）

#划分数据集 #以下5行需要背
folder = datasets.ImageFolder(root='C:/水果种类智能训练/水果图片', transform=trans_compose)
n  = len(folder)
n1 = int(n*0.8)
n2 = n-n1
train, test = random_split(folder, [n1, n2])

#训练并保存模型
import torchmetricslossf = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer =  torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
metricsf =  torchmetrics.Accuracy(task='multiclass', num_classes=len(folder.classes))for i in range(1):for batchX, batchY in data_loader:#以下17行需要背  中文是对应题目的要求可以不背device = torch.device("cpu")batchX = batchX.to(device)batchY = batchY.to(device)model = model.to(device)# 清零梯度optimizer.zero_grad()# 前向传播outputs = model(batchX)# 计算损失loss = lossf(outputs, batchY)# 反向传播loss.backward()# 更新参数optimizer.step()# 计算准确率preds = torch.argmax(outputs, dim=1)metricsf.update(preds, batchY)# 每个 epoch 结束后打印损失和准确率epoch_loss = loss.item()epoch_accuracy = metricsf.compute()print(f'Epoch {i + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}, Accuracy: {epoch_accuracy:.4f}')# 重置评估指标metricsf.reset()
torch.save(model.state_dict(), '2-2model_test.pth')
print("模型已保存为 2-2model_test.pth")

强化练习2 简答题

数据采集培训大纲（以下为参考，自己要修改，与下面一致的会造成雷同）

1. 基础认知：明晰数据采集概念、重要性与应用场景。
2. 方法技巧：讲授多种采集方式，涵盖网络、传感器等，分享实操窍门。
3. 工具运用：熟练掌握 Excel、Python 等工具用于数据获取与整理。

常见问题及解决方法（选2条背）

1. 目标不明确
   • 问题：未清晰界定采集数据的用途与范围，导致收集大量无关数据，遗漏关键信息。比如市场调研时，不清楚要分析用户哪类消费行为，盲目收集。
   • 解决方法：项目启动前，组织跨部门会议，与业务、分析团队深入沟通，基于业务需求和分析目的，详细梳理数据需求清单，明确数据用途、范围、字段及预期成果。
2. 样本偏差
   • 问题：选取样本缺乏代表性，如调查城市居民出行方式，仅在高档社区采样，无法反映整体情况。
   • 解决方法：运用科学抽样方法，像分层抽样，按城市区域、收入水平等分层后随机抽取；扩大样本覆盖范围，涵盖不同特征群体，必要时用统计方法评估样本代表性。
3. 数据来源不可靠
   • 问题：采用劣质数据源，像某些非官方网站数据，可能存在错误、过时或被篡改，影响数据质量。
   • 解决方法：优先选用官方机构、权威数据库等可靠数据源；对新数据源，先小范围验证数据准确性，对比多个来源数据，分析差异。

强化练习3 人工智能系统设计

    def __init__(self):super(MyNet, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(14, 128)self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128)self.relu = nn.ReLU()# 第二层self.fc2 = nn.Linear(128, 256)self.bn2 = nn.BatchNorm1d(256)self.relu = nn.ReLU()# 第三层self.fc3 = nn.Linear(256, 2)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.fc2(x)x = self.bn2(x)x = self.relu(x)out = self.fc3(x)return out

流程图：

读取XX数据

检查数据是否正确

是

数据清洗

数据分析处理

模型加载

根据模型进行推理

输出响应结果

结束

强化练习4 gs程序分析

三种网络爬虫的主要搜索策略及特点

广度优先 (BFS)	特点：通用搜索引擎、大规模抓取优点：覆盖广、避免陷入深层结构、并行友好	缺点：可能抓取较多低质量页面
深度优先 (DFS)特点：静态网站、专题爬取优点：可快速深入特定分支缺点：易陷入循环、覆盖效率低
最佳优先特点：聚焦爬虫、垂直搜索引擎优点：高效获取高价值页面缺点：计算复杂、可能遗漏相关页面

流程图完善

• （a）处：判断文件是否为图像文件（可通过文件扩展名判断是否为常见图像格式，如.png、.jpg 等 ）。
• （b）处：判断图像文件是否为.png 格式。（tif根据题目要求改）
• （c）处：判断图像文件分辨率是否为  x x y（根据题目要求改） 。

问题及改善（此题用自己的话回答 不能直接照抄下面的）

问题：严格按格式和分辨率筛，会丢有用图像致数据不足，且仅靠扩展名判格式易误筛。

改进：使用Opencv库进行图像处理

for filename in os.listdir(input_folder):# 遍历输入文件夹中的所有文件if filename.lower().endwith('png'):image_path = os.path.join(input_folder, filename)with Image.open(image_path) as img:if img.size != (100, 100)continueoutput_path = os.path.join(output_folder, filename)img.save(output_path)
print('处理完毕')