摘要: 一、boston房价预测 二、中文文本分类 阅读全文
posted @ 2018-12-20 10:40 ZHANYUKI 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2018-12-06 23:27 ZHANYUKI 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer #预处理 def preprocessing(text): tokens=[word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tok... 阅读全文
posted @ 2018-12-06 10:28 ZHANYUKI 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 2..使用sklearn.model_selection.cross_val_score(),对模型进行验证。 3.垃圾邮件分类 阅读全文
posted @ 2018-11-22 11:30 ZHANYUKI 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 分类与聚类的本质区别? 二者的本质区别是:对受众的标签类别是已知还是未知! 具体解释就是,分类对受众标签类别是已知的。即事先定义的类别,类别数量,甚至类别间的层级关系都是已知的。然后利用训练和学习完的模型把数据库中的未分类数据项,根据特征或属性映射到给定类别中的某一类中;而聚类则对受众标签类别 阅读全文
posted @ 2018-11-18 21:54 ZHANYUKI 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #原始图片与新图片保存成文件,观察文件的大小。 阅读全文
posted @ 2018-11-06 12:52 ZHANYUKI 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #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 阅读全文
posted @ 2018-10-27 22:19 ZHANYUKI 阅读(146) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结果: 结果: 阅读全文
posted @ 2018-10-21 12:28 ZHANYUKI 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结果: 结果: 结果: 结果: 结果: 结果: 阅读全文
posted @ 2018-10-15 12:46 ZHANYUKI 阅读(173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 结果: 2. 结果: 3. 结果: 阅读全文
posted @ 2018-09-29 11:45 ZHANYUKI 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑