04 2020 档案

机器学习 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 2、PCA 1.特征选择是从给定的特征集合中选出相关特征使得系统特定指标最优化的过程，作用在于降低数据集维度，从而获得分类错误概率小的分类特征。 2.PCA 主要用于数据降维，利用现有特征构建新的特征，使它们反映事物的主要特征，压缩原有数据矩阵的规模 阅读全文
posted @ 2020-04-29 12:02 fourn666 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 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 from sklearn.featu 阅读全文
posted @ 2020-04-29 11:34 fourn666 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 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） （1）增加样本量，这是万能的方法，适用任何模型； 如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，用L2要好，可自己尝试； 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度； 如果还过拟合，那就看看是否使用了过度复杂的 阅读全文
posted @ 2020-04-29 11:26 fourn666 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 作业6 逻辑回归
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，线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题。 逻辑回归使用对数似然函数进行参数估计， 阅读全文
posted @ 2020-04-23 14:33 fourn666 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 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 （1）机器学习分类，本次学习内容为监督学习中的回归算法。 （2）回归算法：回归是统计学中最有力的工具之一。 （3）监督学习 （4）线性回归应用： （5）多元线性回归 （6）线性回归定义 （7）矩阵知识 （8）损失函数 （9 阅读全文
posted @ 2020-04-22 14:07 fourn666 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 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 @ 2020-04-19 20:17 fourn666 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 作业3 K均值算法
摘要：1. 机器学习的步骤 数据，模型选择，训练，测试，预测 2. 安装机器学习库sklearn pip list 查看版本 python -m pip install --upgrade pip pip install -U scikit-learn pip uninstall sklearn pip 阅读全文
posted @ 2020-04-15 17:42 fourn666 阅读(247) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 作业2 机器学习相关数学基础
摘要：本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 阅读全文
posted @ 2020-04-15 15:51 fourn666 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 作业1
摘要：1. 机器学习概述 MissDu 发布于 2020-03-29 08:00 ，截止时间 2020-04-03 22:00，剩余 2 天老师：MissDu 本周任务： 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保: 1）安装好Python开发环境， PyC 阅读全文
posted @ 2020-04-02 00:14 fourn666 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)