摘要：
大作业 一、boston房价预测 1. 读取数据集 结果： 2. 训练集与测试集划分 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。 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。 结果： 5. 比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因 阅读全文
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回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 结果： 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。 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。 结果： 4. 一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间 阅读全文
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朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类 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 阅读全文
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sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用 1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 以下是3种不同类型的朴素贝叶斯： （1）高斯分布型 （2）多项式型 （3）伯努利型 代码如下： 结果： 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验 阅读全文
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分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （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 阅读全文
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K-means算法应用：图片压缩 1、读取一张示例图片和自己准备的图片，观察图片存放数据特点，并根据图片的分辨率，可适当降低分辨率。 结果： 结果： 结果： 2、再用k均值聚类算法，将图片中所有的颜色值做聚类，然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值，形成新的图片。 结果： 结果: 结果： 3、观察原始 阅读全文
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聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用 1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤:（x,k,y) 结果： 2. 鸢尾花花瓣长度数据做聚类并用散点图显示。 结果： 3. 用sklearn.cluster.KMeans 阅读全文
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numpy统计分布显示 1、计算鸢尾花花瓣长度的最大值，平均值，中值，均方差。 结果： 2、用np.random.normal()产生一个正态分布的随机数组，并显示出来。 结果： 3、np.random.randn()产生一个正态分布的随机数组，并显示出来。 结果： 4、显示鸢尾花花瓣长度的正态分布 阅读全文
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numpy数据集练习(运用jupyter notebook) 1. 导入scipy，numpy，sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型，包含哪些数据 运行结果： 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据，查看其形状及数据类型 运行结果： 5. 阅读全文
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问题： 数列： a = a1,a2,a3,·····,an b = b1,b2,b3,·····,bn 求： c = a12+b13,a22+b23,a32+b33,·····+an2+bn3 1.用列表+循环实现，并包装成函数 代码： 运行结果： 2.用numpy实现，并包装成函数 代码： 运行结 阅读全文