摘要：
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() # 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np digi 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。 搞清三者关系的最简单方法，就是把它们想象成一个同心圆，其中人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习，不过却是如今人工智能爆炸式发展的根源，处于前两者的范围之内。 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从 阅读全文
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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 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h 阅读全文
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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。 区别： 分类的目的是为确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类的目的是将一系列点分为若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Means,是一种无监督学习。 联系： 两种的实现都包含这 阅读全文
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是从所有特征中选择部分特征作为训练集，即对现有特征的“取其精华，去其糟粕”，特征在选择前后。可以改变值、也可以不改变值，只是选择后的特征维数肯定要比选择前小。 2、PCA 它是一种分析，简化数据集的技术。，是数据维数压缩，尽可能尽可能降低原 阅读全文
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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） 逻辑回归是通过正则化来防止过拟合的； 正则化可以防止过拟合是：因为过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 正规化背后的思路就是：如果我 阅读全文
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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 （1）、Variance Threshold（threshold =1.0） （2）、Varianc 阅读全文
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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？ 什么是逻辑回归: 首先，逻辑回归是一种分类（Classification）算法。比如说：给定一封邮件，判断是不是垃圾邮件给出一个交易明细数据，判断这个交易是否是欺诈交易给出一个肿瘤检查的结果数据，判断这个肿瘤是否为恶性肿瘤逻辑回归 阅读全文
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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）。机器学习算法中回归算法的分类 2）。回归与分类的区别 3）线性回归的定义 线性回归模型建模速度快，不需要很复杂的计算，在数据量大的情况下依然运行速度很快；可以根据系数给出每个变量的理解和解释；对异常值很敏感。 线性回 阅读全文