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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 代码： from sklearn.f 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） 防止过拟合： 算法：正则化； 数据：加大样本量；通过特征选择减少特征量 业务：EDA-探索有区分性的特征；特征派生-不断派生更多强组合的特征。 正则化防止过拟合：要拟合训练数据，就要足够大的模型空间；而用了足够大的 阅读全文

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？ 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，要求因变量必须是连续性数据变量。常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归是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zd依赖的定量关系的一种统计分析方法，要求因变量 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 回归算法概述： 线性关系模型： 机器学习与真实值也是又一定误差的： 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） 线性回归算法可以用来对数据进行统计并分析出一个走势。 例如可以根据数据来评估电影的票房，房价的 阅读全文

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 代码： import nu 阅读全文

摘要：1）. *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） from sklearn.datasets import load_irisimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#（1）首先使用Python实 阅读全文

摘要：1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。 梯度：可以说这是一个向量，梯度的方向与取得最大方向导数的方向一致，模为方向导数的最大值。例如：我们要下山，如何最 阅读全文

摘要：1、pip环境和基本库： 2、学习笔记 3、什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。 —— 亚瑟·萨缪尔，1959 计算机程序利用经验 E 学习任务 T，性能是 P，如果针对任务 T 的性能 P 随着经验 E 不断增长，则称为机器学习 阅读全文