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摘要： 一、选题与意义 Hadoop平台应用--淘宝双11数据分析与预测（官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/8116/） 选题理由：因为之前有学过hadoop平台相关基础知识，对hadoop平台相关技术和所需要的操作都有着一定的了解，所以选择hadoop 二、实践方案 在自己电 阅读全文

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 实验代码： 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 from sklearn. 阅读全文

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： 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 机器学习： 实现人工智能的一种方法 深度学习： 实现机器学习的一种技术 机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与 阅读全文

摘要： 1.读取 # 1、导入数据 sms=open(r'D:\Download\SMSSpamCollection','r',encoding='utf-8')#读取文件 sms_data = [] sms_lable = [] csv_reader = csv.reader(sms, delimiter 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 读取文件，提取邮件信息成列表信息输出。 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install 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。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类和聚类的联系：都对输入的数据集进行分类。 分类和聚类的区别： 分类是通过学习找出描述并区分数据类的模型，以该模型应用于预测标记未知的输入数据。 聚类将本身没有类别的样本聚集成不同的对象集合 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 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 主成分分析，是一种数据处理方法，其最主要的目的是“用最小的信息损失对数据进行降维”，以便进行进一步数据分析。对 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 可以看到指定阈值方差为1时，删除了原 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） 正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 比如我们学到了一个模型： y = W1X1 + W2X2 + W3X3 +W4X4如果想变弱或消除特征X3, 其实很简单的。直接添加一项 阅读全文