2020 年 4月随笔档案 - 跛豪丶

第九次作业 9、主成分分析

摘要：一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择特征选择就是在一堆数据中筛选出符合要求的特征，没有对该其降维或变化。 2、PCA 主成分分析PCA，就是降低维数，就是减少数据的某些属性，降低冗余，同时也从这些现有的特征中重建新的特征，提高了准确性。二、并用自己的话阐述出两者的主要区别特征选择阅读全文

posted @ 2020-04-28 09:56 跛豪丶阅读(128) 评论(0) 推荐(0)

第七次作业 7.逻辑回归实践

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） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 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？ (1)逻辑回归是怎么防止过拟合的？ 1. 增加样本量，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1 阅读全文

posted @ 2020-04-27 11:45 跛豪丶阅读(204) 评论(0) 推荐(0)

第八次作业 8、特征选择

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 from sklearn.feature_selection import VarianceThre 阅读全文

posted @ 2020-04-27 09:57 跛豪丶阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

第六次作业 6.逻辑归回

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，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？一般来说拟合阅读全文

posted @ 2020-04-23 16:57 跛豪丶阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

第五次作业 5.线性回归算法

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 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） 3.自主编写线性回归算法，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题） 1.线性回归的知识总结（1）机器学习的回归，回归是属于监督学习（2）回归算法（3）回阅读全文

posted @ 2020-04-20 16:12 跛豪丶阅读(351) 评论(0) 推荐(0)

第四次作业 4.K均值算法--应用

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 2. 观察学习与生活中可以阅读全文

posted @ 2020-04-18 19:38 跛豪丶阅读(263) 评论(0) 推荐(0)

第三次作业 3.K均值算法

摘要：1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *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） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 阅读全文

posted @ 2020-04-13 17:40 跛豪丶阅读(279) 评论(0) 推荐(0)

第二次作业 2.机器学习相关数学基础

摘要：2.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 1）P2 概率论与贝叶斯先验 2）P3 矩阵和线性代数机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视阅读全文

posted @ 2020-04-13 12:04 跛豪丶阅读(161) 评论(0) 推荐(0)