2020年6月3日

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。 人工智能为机器赋予人的智能;机器学习是一种实现人工智能的方法;深度学习是一种实现机器学习的技术 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 积神经网络:积神经网络是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个 阅读全文
posted @ 2020-06-03 15:45 红庙坡破 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月27日

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
posted @ 2020-05-27 21:04 红庙坡破 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月20日

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 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() # sever地址改成 h 阅读全文
posted @ 2020-05-20 18:51 红庙坡破 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月13日

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。 答:区别:分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴; 聚类没有事先预定的类别,类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成 。 联系: 阅读全文
posted @ 2020-05-13 13:01 红庙坡破 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月28日

摘要: 一、用自己的话描述出其本身的含义: 1、特征选择 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间,达到降维的目的,然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 2、PCA 通过线性变换,将原始数据变换为一组 线性无关(基)的表示。从而提取数据的主要分量。 二、并用自己的话阐述出两者 阅读全文
posted @ 2020-04-28 13:52 红庙坡破 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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) 答(1)逻辑回归通过正则化可以防止过拟合; (2)正则化,就是通过收缩的办法,限制模型变的越来越「大」,牺牲样本内误差,降低模型(参数)的误差,从而提高样本外的预测效果,防止过拟合。 2.用logiftic回归来进 阅读全文
posted @ 2020-04-28 13:38 红庙坡破 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月27日

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 阅读全文
posted @ 2020-04-27 12:45 红庙坡破 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月25日

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? 答:逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,是一种用于解决二分类问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。 一、性质不同 1、逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型。copy 2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两 阅读全文
posted @ 2020-04-25 23:06 红庙坡破 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月22日

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 1.一元线性回归和多元线性回归区别 2.线性回归定义: 3.数组与矩阵的区别: 4.机器预测和真实值会有一定的误差 5.减小误差的方法 正规方程: 梯度下降: 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) 房 阅读全文
posted @ 2020-04-22 14:38 红庙坡破 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月19日

摘要: 1. 应用K-means算法进行图片压缩 from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.image as img import matplotlib.pyplot as plt import sys import numpy as np i 阅读全文
posted @ 2020-04-19 17:18 红庙坡破 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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