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 import numpy as np digits = load_di 阅读全文

摘要： 14 深度学习-卷积 1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 区别： （1）人工智能：目的和结果，深度学习，机器学习是方法，是工具。 （2）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2、训练过程3、模型表现 （3）深度学习：是一种实现机器学习的技术，适合 阅读全文

摘要： 1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, 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 file_path =r"SMSSpamCollection" sms= open(file_path,'r',encoding='utf-8') data=csv.reader(sms,delimiter = 阅读全文

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。 对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数据集的归纳。 简述什么是监督学习与 阅读全文

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：一、特征选择就是特征降维中进行人工选择的方式，主观性剔除不要的特征。而PCA则是特征降维中除了特征选择的另一种降维方法，中文名为主成分分析技术，他的作用是尽可能降低原数据的维数，简化数据。 二、两 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 运行结果： 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） 逻辑回归在算法层面是通过正则化来防止过拟合的，因为正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以能够防止过拟合。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 import pandas as pdimpor 阅读全文

摘要： 6.逻辑归回 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？ 首先逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。 ①性质不同 逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。 线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一 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 1）。机器学习算法中回归算法的分类 2）回归与分类的区别 分类和回归的区别在于输出变量的类型（预测的目标函数是否连续）。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 3）线性回归的定 阅读全文