摘要：
一、boston房价预测 1. 读取数据集 2. 训练集与测试集划分 3. 线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 4. 多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 5. 比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。 二、中文文本分类 按学号未位 阅读全文
摘要：
1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。 4. 一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 阅读全文
摘要：
1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 阅读全文
摘要：
1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() #高斯分布型 from sklearn.naive_bayes impo 阅读全文
摘要：
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类需要由人工标注的分类训练语料训练得到 阅读全文
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1. 用K-means算做图片压缩 读取一张示例图片或自己准备的图片，观察图片存放数据特点。 根据图片的分辨率，可适当降低分辨率。 再用k均值聚类算法，将图片中所有的颜色值做聚类。 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。 形成新的图片。 观察原始图片与新图片所占用内存的大小。 将原始图片与新图片保存 阅读全文
摘要：
1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近 阅读全文
摘要：
1. 安装scipy，numpy，sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型，包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据，查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm) 阅读全文
摘要：
一、处理日期时间 取系统时间 转换成‘2017年9月30日星期六10时28分56秒’格式字符串 ’2018-10-25 22:00‘转换成一个日期时间变量 计算两者的间隔 二、问题： 数列： a = a1,a2,a3,·····,an b = b1,b2,b3,·····,bn 求： c = a12 阅读全文
摘要：
步骤： 1.准备utf-8编码的文本文件file 2.通过文件读取字符串 str 3.对文本进行预处理 4.分解提取单词 list 5.单词计数字典 set , dict 6.按词频排序 list.sort(key=) 7.排除语法型词汇，代词、冠词、连词等无语义词 8.输出TOP(20) 1.英文 阅读全文