摘要：
一、boston房价预测 1. 读取数据集 运行结果： 2. 训练集与测试集划分 运行结果： 3. 线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 运行结果： 运行结果： 4. 多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 运行结果： 结论： 通过计算可看 阅读全文
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1. 导入boston房价数据集，并查看数据特征 运行结果： 1) 2) 3) 2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示 运行结果： 3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果 运行结果： 1） 2） 4. 一元多项 阅读全文
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1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 阅读全文
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 #高斯分布型 运行结果： #多项式型 运行结果： #伯努利型 运行结果： 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 #高斯模型验证 运行结果： #多项式模型验证 运行结果： #伯努利 阅读全文
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1.简述分类与聚类的联系与区别？ 分类是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确 阅读全文
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运行结果： 运行结果： 运行结果： 运行结果： 运行结果： 运行结果： #保存在C:\Users\\HY\Pictures 路径下的cc,image图 在M、N桶里分别抽出红球的概率运算结果如下图 阅读全文
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##### 运行结果1： 运行结果2： 运行结果3： 运行结果4： 运行结果5： 运行结果6： 运行结果7： 运行结果8： 运行结果9： 运行结果10： 运行结果11： 阅读全文
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