机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构（利用数据或经验等）使之不断改善自身的性能。那么机器学习分为哪几类呢？机器学习的分类：✓ 监督学习（supervised learning）✓ 无监督学习（unsu
✓ 定义：主要特点是通过试错来发现最优行为策略而不是带有标签的样本学习。如在没有老师提示的情况下，自己对预测的结果进行评估的方法。通过这样的自我评估，学生为了获得老师的最高评价将而不断的进行学习。强化学习被认为是人类主要的学习模式之一。✓ 最终目标：使计算机获得对没学习过的问题也可以做出正确解答的泛化能力✓ 应用：机器人的自动控制、计算机游戏中的人工智能、市场战略的最优化等✓ 典型任
✓定义：在半监督学习方式下，训练数据有部分被标识，部分没有被标识，这种模型首先需要学习数据的内在结构，以便合理的组织数据来进行预测。算法上，包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对标识数据进行建模，在此基础上再对未标识的数据进行预测✓ 例：给学生很多未分类的书本与少量的清单，清单上说明哪些书属于同一类别，要求对其他所有书本进行分类
✓ 定义：主要特点是训练时只提供给学习系统训练样本，而没有样本对应的类别标签信息。例：没有老师的情况下，学生从书本或网络自学的过程✓ 最终目标：无监督学习不局限于解决有正确答案的问题，所以目标可以不必十分明确✓ 典型的无监督学习方法：聚类学习、自组织神经网络学习✓ 应用：人造卫星故障诊断、视频分析、社交网站解析、声音信号解析、数据可视化、监督学习的前处理工具等✓ 典型任务：聚类、异常检
监督学习定义：主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签，因此又称为有导师学习。例：学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程最终目标：根据在学习过程中获得的经验技能，对没学习过的问题也可以做出正确解答，使计算机获得这种泛化能力✓ 典型的监督学习方法：决策树、支持向量机、监督式神经网络等分类算法和线性回归等回归算法✓ 应用：手写文字
1.什么是泛化能力？答：泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。在机器学习方法中，泛化能力通俗来讲就是指学习到的模型对未知数据的预测能力。在实际情况中，我们通常通过测试误差来评价学习方法的泛化能力2.泛化
我对如何实现以下内容感到困惑：假设我有一个大小为X的数组（例如：3000项）。我想创建一个函数，通过复制每N个项目将该数组拉伸到大小为Y（例如：4000）。与另一个相反的功能一起，删除每N个项目以使数组大小为2000。我想这更像是一个数学问题，而不是编程问题，因为你可以说数学不是我的强项。这是我到目前为止所拥有的：def upsample(originalArray, targetSi
我目前正在使用Mac OS Mojave版本10.14.2我刚刚安装了python3.7并卸载了python3.6。然后，发生以下结果$ python3-bash: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3: No such file or directory$ which python3-bash: ty
我目前有一些半小时的时间序列数据。它采用csv格式，如下所示： SETTLEMENTDATE NSW DEMAND ... VIC DEMAND VIC RRP0 2006/01/01 00:30:00 8013.27833 ... 5657.67500 20.031 2006/01/01 01:00:00 7726.89167
有没有办法分割python字符串而不使用for循环，基本上将中间的字符串拆分为最接近的分隔符。比如：The cat jumped over the moon very quickly.分隔符将是空格，结果字符串将是：The cat jumped overthe moon very quickly.
我使用的代码如下：import numpy as npimport matplotlibmatplotlib.use("Agg")import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationimport xarrayWriter = animation.writers['ffmpeg']write
如果我有这样的Pandas数据框： 0 20 30 40 50 1 5 NaN 3 5 NaN 2 2 3 4 NaN 4 3 6 1 3 1 NaN如何用列值替换每个值，以便得到像这样的pandas数据框： 0 20 30 40 50 1 0 NaN 30 40
我想得到这个维基百科数据集（people_wiki.csv）中每个单词的单词计数。我能够得到每个单词并将其作为字典出现，但我无法将字典键值对拆分为单独的列。我已经尝试了几种方法（from_dict，from_records，to_frame，pivot_table等）这在python中是可行的。我将不胜感激任何帮助。Samle数据集：URI
有没有办法分割python字符串而不使用for循环，基本上将中间的字符串拆分为最接近的分隔符。喜欢：The cat jumped over the moon very quickly.分隔符将是空格，结果字符串将是：The cat jumped overthe moon very quickly.我看到有一个count地方我可以看到有多少空格（虽然看不到如何返回它们的索引）。然后
我环顾四周，还没找到任何东西。我正在浏览收件箱中的电子邮件并检查特定的单词集。它适用于大多数电子邮件，但其中一些不解析。我查看了破碎的电子邮件。print (msg.Body.encode('utf8'))我的问题消息都以b'开头。像这样b'\xe6\xa0\xbc\xe6\xb5\xb4\xe3\xb9\xac\xe6\xa0\xbc\xe6\x85\xa5\xe3\xb9\xa4\x
以下是使用的常用功能工程方法列表：1. n-gram ：在文档语料库中，1个单词（如婴儿，游戏，饮料）被称为1克。 同样地，我们可以有2克（婴儿玩具，游戏台，钻石戒指），3克等。这种技术背后的想法是探索当一个或两个或多个单词一起出现时给模型提供更多信息的机会。 。2. TF - IDF ：它也称为术语频率 - 反向文档频率。 该技术认为，从文档语料库中，学习算法从很少出现的术语获得比经常出现的
R中转换函数整理如下：
语料库创建 - 它涉及创建包含文档和术语（或标记）的矩阵。 文档可以被理解为每行具有产品描述并且每列具有术语。 术语是指说明中的每个单词。 通常，语料库中的文档数等于给定数据中的行数。文本清理 - 它涉及以下列方式清理文本：删除单词 - 如果使用Web抓取提取数据，您可能需要删除html标记。删除停用词 - 停用词是一组有助于句子构造并且没有任何真实信息的词。 诸如a，an，the，they
均值和方差python中最基本的统计操作是一维数据数组的mean mu mu和standard deviation sigma sigma，即一系列数值。 一组数字x1，...，xNx1，...，xN的平均值定义为：a通俗地使用平均值作为一组值的平均值。另一方面，标准偏差是描述数据传播的统计度量，或者值与均值的距离。一组数据的standard deviation定义为：a输出结果
Kolmogorov-Smirnov检验相比Shapiro应用更加广泛，因为它可以将任何两个分布相互比较，不一定是对正态分布的一个分配。这些检验可以是单侧检验或双侧检验，但后者仅适用于两个分布都是连续的。a由于我们的p值为0.0（意味着考虑到测试的小数精度，它实际上是“0”），因此我们有强有力的证据表明不应该拒绝零假设。
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