大数据应用技术课程实践--选题与实践方案
摘要:一、选题与意义 1.Hadoop平台应用 2.Kaggle分析数据项目 简要说明理由与意义。 我选择第2题Kaggle分析数据项目的推文是否关于真实灾难预测。因为个人电脑配置比较低,而第1题要求下载的软件比较多,我电脑运行也比较卡,就选择了第2题。 二、实践方案 简要说明理由。 构建一个机器学习模型
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15 手写数字识别-小数据集
摘要:1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x:归一化MinMaxScaler() y:独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分
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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。 答:人工智能是机器展现的人类智能,机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术; 机器学习和深度学习是人工智能的技,深度学习使得机器学习乃至人工智能整个领域出现了众多实际应用。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区
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