摘要： 一、选题与意义 答：我选择选题二：Kaggle分析数据项目 -> 商店销量预测；因为选题一要下载很多东西，宿舍没有网线和wife，无法下载，而且要耗费太多时间安装软件。并且本学期对于进行数据清洗、数据处理、构建模型、进行应用等较为熟悉，能够检验一下自己的能力。 二、实践方案 理由：本学期已进行过数据 阅读全文

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 结果： 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 阅读全文

摘要： 补交的作业（疫情在家学习期间无电脑，之前在家时已向老师说明情况了）： 作业1：https://www.cnblogs.com/hongxinma/p/12895161.html 作业2：https://www.cnblogs.com/hongxinma/p/12895392.html 作业3：htt 阅读全文

摘要： 补交的作业（疫情在家学习期间无电脑，之前在家时已向老师说明情况了）： 作业1：https://www.cnblogs.com/hongxinma/p/12895161.html 作业2：https://www.cnblogs.com/hongxinma/p/12895392.html 作业3：htt 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 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答： 1.特征选择也称属性选择。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关 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、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 答： 代码如下： from skle 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。 答： 1.逻辑回归是通过正规化防止过拟合的。 在训练数据不够多时，常常会导致过拟合。正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项，过拟合的时候，拟合函数的系数往往 阅读全文

摘要： 答： 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？ 逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某事发生的可能性。比如某网友点击某网页的可能性，某病人患有某病的可能性等等。 不同：性质的不同，逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型。而线性回归是利用数理统计中回归分析， 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） 答： 1. 本节重点知识点是线性回归算法，它属于监督学习的一种，是评估自变量X与因变量Y之 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