项目介绍

AshishVajpayee/VTU-AIML-Lab-Programs 是一个托管在 GitHub 上的开源项目,主要使用 Jupyter Notebook 编写,目前获得 65 个 Star、80 次 Fork。

仓库全名
AshishVajpayee/VTU-AIML-Lab-Programs
Star 数
65
Fork 数
80

README 摘要

VTU-AI-ML-Lab-Programs-18CSL76-scheme AI and ML lab programs VTU 18 Scheme 18CSL76 Computer Science and Information Science 7th semester ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING LABORATORY (Effective from the academic year 2018 -2019) SEMESTER – VII Course Code 18CSL76         CIE Marks 40 Number of Contact Hours/Week…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。

常见问题

VTU-AIML-Lab-Programs 用什么语言开发?

主要使用 Jupyter Notebook 编写,目前有 65 个 Star。

如何获取 VTU-AIML-Lab-Programs 的源码?

可以直接克隆仓库:git clone https://github.com/AshishVajpayee/VTU-AIML-Lab-Programs.git,默认分支为 master;安装与运行步骤见仓库 README。

VTU-AIML-Lab-Programs 最近还在维护吗?

仓库最近一次更新为 2023年10月19日,当前没有未关闭的 Issue;Star 数为 65,可作为社区活跃度的参考。

关于

AI and ML lab programs VTU 18 Scheme 18CSL76 for computer science and information science engineering 7th sem

描述取自 GitHub 官方 API,中文内容由 GitRead 中文社区 编辑团队整理。

简要分析

热度分
227
价值分
63
活跃状态
活跃

语言占比

Jupyter Notebook
Python

README

VTU-AI-ML-Lab-Programs-18CSL76-scheme

AI and ML lab programs VTU 18 Scheme 18CSL76 Computer Science and Information Science 7th semester

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING

LABORATORY

(Effective from the academic year 2018 -2019)

SEMESTER – VII

Course Code 18CSL76         CIE Marks 40

Number of Contact Hours/Week 0:0:2        SEE Marks 60

Total Number of Lab Contact Hours 36        Exam Hours 03

Credits – 2

Course Learning Objectives: This course (18CSL76) will enable students to:

• Implement and evaluate AI and ML algorithms in Python programming language.

Programs List:

1. Implement A* Search algorithm.

2. Implement AO* Search algorithm.

3. Implement candidate Elimination algorithm.

4. Implement ID3 algorithm.

5. Backpropagation Algorithm.

6. Naive Bayesian Classifier Algorithm.

7. EM Algorithm

8. KNN Algorithm.

9. Regression Algorithm

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