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"SMSSpamCollection"#路径位置 sms = open(filepath, 'r', encoding='utf-8')#读取 csv_reader = csv.read 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。 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，都会在数据集寻找离它最近的点，二个都用到了NN算法，结果是一样的。 区别：对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的，比如对一个学 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 特征选择就是在一堆数据中筛选出符合要求的特征，没有对该其降维或变化。 2、PCA 主成分分析PCA，就是降低维数，就是减少数据的某些属性，降低冗余，同时也从这些现有的特征中重建新的特征，提高了准确性。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择 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。 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？ (1)逻辑回归是怎么防止过拟合的？ 1. 增加样本量，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1 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 from sklearn.feature_selection import VarianceThre 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？ 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 一般来说拟合 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） 1.线性回归的知识总结 （1）机器学习的回归，回归是属于监督学习 （2）回归算法 （3）回 阅读全文

摘要： 1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 2. 观察学习与生活中可以 阅读全文

摘要： 1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 阅读全文

摘要： 2.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 1）P2 概率论与贝叶斯先验 2）P3 矩阵和线性代数 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视 阅读全文