摘要：
老师：MissDu 提交作业 一、选题与意义 1.Hadoop平台应用 2.Kaggle分析数据项目 简要说明理由与意义。 二、实践方案 简要说明理由。 三、实践任务分解 根据所选的题目，明确实验步骤，分解任务到每天。 四、实践计划 按任务分解撰写计划表，每天按计划表开展工作。 第天根据实际情况更 阅读全文
2020年6月23日
2020年6月15日
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？ 1. 逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型，要求因变量必须是连续性数据变量。常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归：利用数理统计中回归 阅读全文
2020年6月14日
摘要：
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 阅读全文
2020年6月7日
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。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit 阅读全文
2020年5月23日
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
2020年5月13日
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。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 阅读全文
2020年5月4日
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 阅读全文
2020年4月29日
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。 阅读全文
2020年4月22日
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） 阅读全文
2020年4月18日
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