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