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15 手写数字识别-小数据集

摘要： 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits = load_digits() X_data = digits.data.astype(np.float32) Y_data = digi 阅读全文

posted @ 2020-06-10 16:19 wh008 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑

14 深度学习-卷积

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。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节阅读全文

posted @ 2020-06-02 17:32 wh008 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑

13-垃圾邮件分类2

摘要： 1.读取 # 读取数据 def read_dataset(): sms = open("SMSSpamCollection", 'r', encoding='utf-8') sms_label = [] # 标题 sms_data = [] # 数据 # 读取csv数据 csv_reader = c 阅读全文

posted @ 2020-05-26 12:22 wh008 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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 import csv file_path = r"SMSSpamCollection" sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') data = csv.reader(sms, deli 阅读全文

posted @ 2020-05-20 11:50 wh008 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑

11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

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。答：（1）分类与聚类： ① 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 ② 区别：分类是为了确定一个点的类别，具体有哪些类阅读全文

posted @ 2020-05-11 16:22 wh008 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑

9、主成分分析

摘要：一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 主成分分析，是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方阅读全文

posted @ 2020-04-28 12:18 wh008 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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）怎么防止过拟合：（1）增加样本量，适用任何模型。（2）使用正则化：L1、L2正则化（3）特征选择，检查选取的特征，将一些不重要的特征去除降低模型复杂度；（4）逐步回归（4）进行离散化处理，所有特征都离散化阅读全文

posted @ 2020-04-28 11:36 wh008 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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、将结果截图代码： from sklearn.feature_selection import Variance 阅读全文

posted @ 2020-04-27 10:13 wh008 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑

6.逻辑归回

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？线性回归和逻辑回归都是广义线性回归模型的特例。他们俩是兄弟关系，都是广义线性回归的亲儿子线性回归只能用于回归问题，逻辑回归用于分类问题（二分类、多分类）线性回归无 link-function 或不起作用，逻辑回归的 link- 阅读全文

posted @ 2020-04-25 16:59 wh008 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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）什么是线性回归算法回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。（2）回归和分类的阅读全文

posted @ 2020-04-22 18:01 wh008 阅读(296) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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