7.逻辑回归实践
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） 通过正则化来防止过拟合。通过正则化把许多隐藏的单元权重的影响消除掉，这样这个神经网络就会变成一个小网络，就可以防止过拟合了。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 阅读全文
posted @ 2020-04-29 19:50 321木头人123 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
逻辑回归
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？ 逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 所谓过拟合就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于 阅读全文
posted @ 2020-04-23 20:16 321木头人123 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
5.线性回归算法
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） 天气预测，经济形势或者疫情 的预测。 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
posted @ 2020-04-22 18:19 321木头人123 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
4.K均值算法--应用
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
posted @ 2020-04-17 05:03 321木头人123 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
3.K均值算法
摘要：
扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 想想k均值算法中以用来做什么？ 进行数据挖掘分析，机器学习等 阅读全文
posted @ 2020-04-14 03:37 321木头人123 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习2
摘要：
1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。 梯度:是一个向量,既有大小也有方向，沿梯度方向向上或者向下更容易找到数值的极值。 梯度下降:顾名思义，就是以梯度的方向 阅读全文
posted @ 2020-04-12 01:24 321木头人123 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习1
摘要：
1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。 2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 机器学习是指利用大数据等，实现机器的数据精确计算，现实中广告精确投放，用户 阅读全文
posted @ 2020-04-05 08:02 321木头人123 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
第十五次作业
摘要：
1.语法文法G[E]如下所示： –E→E+T | E-T | T –T→T* F | T/F | F –F→P^ F | P –P→(E) | i 要求构造出符合语义分析要求的属性文法描述 E→E+T {E.place:=newtemp; emit(E.place,':=',E.place'+',T 阅读全文
posted @ 2019-12-27 20:54 321木头人123 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
