2020年6月10日

十五.手写数字识别-小数据集

摘要: 第二次作业:https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068665.html 第三次作业:https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068875.html 第四次作业:https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068915.ht 阅读全文

posted @ 2020-06-10 11:33 辛苦最怜天上月 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑

13 垃圾邮件分类2

摘要: 读取 1 # 读取文件 2 sms = open(r'D:\机器学习\垃圾邮件分类\SMSSpamCollection','r',encoding = 'utf-8') 3 sms_label = [] # 字符串的列表 4 sms_data = [] # 数据 5 csv_reader = csv 阅读全文

posted @ 2020-06-10 10:10 辛苦最怜天上月 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年6月8日

11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

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。 答:分类与聚类的联系:想要分析的目标点,都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别:分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不 阅读全文

posted @ 2020-06-08 23:09 辛苦最怜天上月 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑

8.特征选择

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 答: 阅读全文

posted @ 2020-06-08 22:43 辛苦最怜天上月 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

6.逻辑归回

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答:逻辑回归:是一种广义bai的线性回归分析模型。应用不同:逻辑回归常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学 阅读全文

posted @ 2020-06-08 22:37 辛苦最怜天上月 阅读(90) 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)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答: 2答:可以获取天气网站的数据,就是包括温度湿度,晴天或者阴天等,获取一个季度的数据, 阅读全文

posted @ 2020-06-08 22:24 辛苦最怜天上月 阅读(108) 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用K均值解决的 阅读全文

posted @ 2020-06-08 22:13 辛苦最怜天上月 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑

3.K均值算法

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).想想 阅读全文

posted @ 2020-06-08 22:04 辛苦最怜天上月 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2.机器学习相关数学基础

摘要: 1、视频学习笔记,要求真实,不要抄袭,可以手写拍照。 (1)、视频学习网址:https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 数字的概率与本福特定律: 概率公式: 两点分布: 二项分布(伯努利分布): 泊松分布: 均匀分布: 指数分布: 正态分布: 总结 阅读全文

posted @ 2020-06-08 21:30 辛苦最怜天上月 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年6月3日

14 深度学习-卷积

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。 人工智能的范围可以说很大、很泛,从表面上可以理解为机器的智能化,让机器像人一样能解决思考解决问题。 机器学习是一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。 深度学习仅仅实现神经网络的层面上提到的网络的层数更多,网络的 阅读全文

posted @ 2020-06-03 14:22 辛苦最怜天上月 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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