摘要：
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x： 阅读全文
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使用清华源快速下载： pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sklearn包可替换成其他包，例如numpy，TensorFlow等包，一次不行，多重复下载几次（亲测可行） pip install tensorf 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。 他们间的联系与区别是 人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具； 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1.任务T；2.训练过程E;3.模型表现P 深度学习这是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。 阅读全文
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1.读取 # 读取数据集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\机器学习\data\SMSSpamCollection.csv' sms = open(file_path, encoding=' 阅读全文
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 运行结果如下： 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sev 阅读全文
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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。 ①分类：为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用的算法是KNN，是一种有监督学习。 ②聚类：将一系列点分成若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Mean算法，是一种无监督学习。 ③分类与聚类也有共同点，对于想要分析 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 答：特征选择是提取得特征中有冗余特征，在不多数特征中选取相比下更为重要的特征，而且不改变原有特征信息。 2、PCA 答：PCA是主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA )或者主元分析。它是一种掌握事物主要 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） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 1.逻辑回归是通过正则化防止过拟合，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，拟合函数波动大。在一些狭窄的区间里，函数值的变化大。这就意味着函数在某些小区间里的导数 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 1. # -*- coding:ut 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？ 逻辑回归又称逻辑回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域； 与线性回归相比大致有两大不同： ①性质不同，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，来确定两种 阅读全文