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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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