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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。 二、实践方案 简要说明理由。 三、实践任务分解 根据所选的题目，明确实验步骤，分解任务到每天。 四、实践计划 按任务分解撰写计划表，每天按计划表开展工作。 第天根据实际情况更新计划表，有必要时调整。 1、选 阅读全文

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 代码图： 结果图： 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 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-逻辑回归就是通过历史数据的表现，然后对未来结果发生的概率进行预测，重点是概率。而线性回归是通过数据来预测以后的数据，一个是概率，一个是数据。 2-过拟 阅读全文

摘要： 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， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3）具备一定的Python编 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。 答：有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。 例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段 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。 答：有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。 例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段 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 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。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 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：特征选择的本质就是对一个给定特征子集的优良性通过一个特定的评价标准进行衡量．通过特征选择，原始特征集合中的冗余特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。 2、PCA：PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的 阅读全文