摘要： 第二次作业：https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068665.html 第三次作业：https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068875.html 第四次作业：https://www.cnblogs.com/hzxx/p/13068915.ht 阅读全文

摘要： 读取 1 # 读取文件 2 sms = open(r'D:\机器学习\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 = csv 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。 答：分类与聚类的联系：想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别：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。聚类则没有事先预定的类别，类别数不 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 答： 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？2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 1答：逻辑回归：是一种广义bai的线性回归分析模型。应用不同：逻辑回归常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学 阅读全文

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。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）3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题） 1答： 2答：可以获取天气网站的数据，就是包括温度湿度，晴天或者阴天等，获取一个季度的数据， 阅读全文

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用K均值解决的 阅读全文

摘要： 1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题）3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.5）.想想 阅读全文

摘要： 1、视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 （1）、视频学习网址：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 数字的概率与本福特定律： 概率公式： 两点分布： 二项分布（伯努利分布）： 泊松分布： 均匀分布： 指数分布： 正态分布： 总结 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。 人工智能的范围可以说很大、很泛，从表面上可以理解为机器的智能化，让机器像人一样能解决思考解决问题。 机器学习是一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。 深度学习仅仅实现神经网络的层面上提到的网络的层数更多，网络的 阅读全文