摘要：
.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np #1.手写数字数据集 digits 阅读全文
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。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 阅读全文
摘要：
1.读取 def read_dataset(): file_path = r'C:\Users\lucas-lyw\PycharmProjects\hello\SMSSpamCollection' sms = open(file_path, encoding='utf-8') sms_data = 阅读全文
摘要：
1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv path = r'C:\Users\lucas-lyw\PycharmProjects\hello\SMSSpamCollection' sms = open(path, 'r', encoding='utf- 阅读全文
摘要：
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类就是向事物分配标签，聚类就是将相似的事物放在一起。 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别：分类属于监督式学习，因为它是根据可比较的特性来 阅读全文
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 2、PCA 找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 PCA是用于 阅读全文
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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） 防止过拟合方法： 算法层面-正则化： L1正则，通过增大正则项导致更多参数为0，参数系数化降低模型复杂度，从而抵抗过拟合。 L2正则，通过使得参数都趋于0，变得很小，降低模型的抖动，从而抵抗过拟合。 数据层面： 加 阅读全文
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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 代码： from sklearn.f 阅读全文
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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？ （1）逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 （2）逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模 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 回归和分类的区别： 线性回归的定义 机器预测和真实值也是存在一定误差的 通过迭代算法来减少误差 梯度下降： import random import matplotlib.pyplot as plt xs = [0.1*x 阅读全文