Azan1999

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() #查看数据集的数字图片 阅读全文

摘要： 1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能是为机器赋予人的智能；机器学习是一种实现人工智能的方法；深度学习是一种实现机器学习的技术。 联系：三者相互联系，深度学习为机器学习提供一个学习的技术，而机器学习是实现人工智能的方法；可以用如下图来解释联系； 2. 全连接神经网络与卷 阅读全文

摘要： 1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, 阅读全文

摘要： 1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv filepath = r"C:\Users\25186\PycharmProjects\task1\data\SMSSpamCollection" sms = open(filepath, 'r', encod 阅读全文

摘要： 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答： （1）分类和聚类： 联系：分类和聚类都是把每一条记录归应到对应的类别，对于想用分析的目标点，都会在数据集钟寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别： ①分类的目的是为了确定一个点 阅读全文

摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择： 因为在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差，所以就产生了特征选择。 特征选择是指：从全部特征中选出对结果集有影 阅读全文

摘要： 用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 过滤方差0到2，因为数据太少，不能满足过滤方差为3的条件，过滤后将无特征值。 # -*- codin 阅读全文

摘要： 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 答： 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 防止过拟合办法： ①增加样本量；②如果数据稀疏，使用L1正则，其他情 阅读全文

摘要： 1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 答： 1. 用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归：逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是一个专门解决二分类的分类算 阅读全文

摘要： 1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题） 答： 1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 ① 阅读全文