小罗伯特唐尼

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。 答：选Hadoop平台应用的淘宝双11数据分析与预测；因为对Hadoop平台的应用比较感兴趣，对于淘宝双11数据的分析与预测也可以更了解人们的购物行为。 二、实践方案 答：个人电脑安装实验环境。 三、实践任 阅读全文

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x： 阅读全文

摘要： 老师：MissDu 提交作业 补交第十五次作业：https://www.cnblogs.com/cyj085/p/13096159.html 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：凡是机器做了人需要动脑才能完成的事情，都可以称为人工智能； 机器学习：如果一个系统能够 阅读全文

摘要： 1.读取 1 # 读取文件 2 sms = open(r'D:\机器学习\12垃圾邮件分类\SMSSpamCollection','r',encoding = 'utf-8') 3 sms_label = [] # 字符串的列表 4 sms_data = [] # 数据 5 csv_reader = 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 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 nltk import nltk nl 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。 答：分类是向事物分配标签，聚类是将相似的事物放在一起。 监督学习：计算机从数据中学习，并将学习到的结果应用到当前的数据中，以预测未来的事件。 无监督学习：训练机器使用既未分类也未标记的数据，机 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 从原始数据中挑选出更具代表性，分类性能更好的特征，提高机器的性能。 2、PCA 从现有的特征中重建新的特征，减少数据集的维数，同时尽可能地保留多的信息。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择：减少数据，是手动操作的； pca：数据会改变，特 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 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） 答： ①采用正则化的算法来防止过拟合； 还可以增加样本量； 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，降低模型的复杂度； ②因为正则化可以降低模型复杂度。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 代码： 1 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？ 答：逻辑回归实际上是分类模型，常用于二分类。 分类与回归的区别在于输出变量类型的不同，回归预测连续变量，分类预测离散变量。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 答： 过拟合是指模型对于训练数据过当拟合的情况，模型在训练集上的表现很 阅读全文