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【头歌】期末复习机器学习（一）
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【头歌】期末复习机器学习（一）
绪论实验1 基本概念第一关 什么是机器学习第二关 机器学习的常见术语第三关 机器学习的主要任务
模型评估与选择实验1 模型评估、选择与验证第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关 偏差与方差第4关 验证集与交叉验证第5关 衡量回归性能的指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵第7关：精准率与召回率第8关：F1 Score第9关：ROC曲线与AUC第10关：sklearn中的分类性能指标
实验2 理解机器学习基本概念：从电影评分预测讲起第1关：统计数据集的基本属性第2关：进一步探索数据集第3关：实现基础预测评分算法第4关：应用模型做预测第5关：评估机器学习模型第6关：基于梯度下降法的模型参数估计
线性模型实验1 回归的概念与类型实验2 线性回归第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解第3关：衡量线性回归的性能指标第4关：scikit-learn线性回归实践 - 波斯顿房价预测
实验3 分类的概念第1关：分类之“三顾茅庐”第2关：分类之“华山论剑”
实验4 逻辑回归第1关：逻辑回归核心思想第2关：逻辑回归的损失函数第3关：梯度下降第4关：动手实现逻辑回归 - 癌细胞精准识别第5关：手写数字识别
实验5 多分类学习第1关：OvO多分类策略第2关：OvR多分类策略
绪论
实验1 基本概念
第一关 什么是机器学习
下面哪种方法属于机器学习？ A、在猫狗分类问题中，先将猫与狗的特点总结出来，再告诉机器，如果符合猫的特点，则判定为猫，如果符合狗的特点，则判定为狗。 B、将大量名画的真品与赝品输入计算机，让计算机自己从数据中学习出一个模型用来判断是真品还是赝品。 C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。 D、通过人为编写好代码，符合条件则判定为人脸，否则不是人脸，从而制作出人脸识别系统。 答案：BC 第二关 机器学习的常见术语1、以下是我们的一份数据集，则 x 32 x_{32} x32表示的是？
答案：B 第三关 机器学习的主要任务1、我们现在手头上有大量的猫与狗的图片，我现在想训练出一个模型，能够区别出这张图片是猫还是狗，这是一个什么问题？ A、回归 B、分类 C、聚类 答案：B 2、我们现在手头上有大量的动物的图片，为了方便处理，我们想让同一种动物的图片放到同一个文件夹，这是一个什么问题？ A、聚类 B、回归 C、分类 D、无监督学习 答案：AD 3、在无人驾驶时，希望程序能够根据路况决策汽车的方向盘的旋转角度，那么该任务是？ A、分类 B、回归 C、聚类 D、降维 答案：B 模型评估与选择 实验1 模型评估、选择与验证 第1关：为什么要有训练集与测试集1、下面正确的是？ A、将手头上所有的数据拿来训练模型，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。 B、将所有数据中的前百分之70拿来训练模型，剩下的百分之30作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。 C、将所有数据先随机打乱顺序，一半用来训练模型，一半作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。 D、将所有数据先随机打乱顺序，百分之80用来训练模型，剩下的百分之20作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。 答案：D 2、训练集与测试集的划分对最终模型的确定有无影响？ A、有 B、无 答案：A 第2关：欠拟合与过拟合1、请问，图中A与B分别处于什么状态？ A、欠拟合，欠拟合 B、欠拟合，过拟合 C、过拟合，欠拟合 D、过拟合，过拟合 A、加入正则化项 B、增加训练样本数量 C、增加模型复杂度 D、减少模型复杂度 答案：ABD 第3关 偏差与方差1、如果一个模型，它在训练集上正确率为85%，测试集上正确率为80%，则模型是过拟合还是欠拟合？其中，来自于偏差的误差为？来自方差的误差为？ A、欠拟合，5%，5% B、欠拟合，15%，5% C、过拟合，15%，15% D、过拟合，5%，5% 答案：B 第4关 验证集与交叉验证1、假设，我们现在利用5折交叉验证的方法来确定模型的超参数，一共有4组超参数，我们可以知道，5折交叉验证，每一组超参数将会得到5个子模型的性能评分，假设评分如下，我们应该选择哪组超参数？ A、子模型1:0.8 子模型2:0.7 子模型3:0.8 子模型4:0.6 子模型5:0.5 B、子模型1:0.9 子模型2:0.7 子模型3:0.8 子模型4:0.6 子模型5:0.5 C、子模型1:0.5 子模型2:0.6 子模型3:0.7 子模型4:0.6 子模型5:0.5 D、子模型1:0.8 子模型2:0.8 子模型3:0.8 子模型4:0.8 子模型5:0.6 答案：B 2、下列说法正确的是？ A、相比自助法，在初始数据量较小时交叉验证更常用。 B、自助法对集成学习方法有很大的好处 C、使用交叉验证能够增加模型泛化能力 D、在数据难以划分训练集测试集时，可以使用自助法 答案：BCD 第5关 衡量回归性能的指标1、下列说法正确的是？ A、相比MSE指标，MAE对噪声数据不敏感 B、RMSE指标值越小越好 C、R-Squared指标值越小越好 D、当我们的模型不犯任何错时，R-Squared值为0 答案：AB 第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵 import numpy as np def confusion_matrix(y_true, y_predict): def TN(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0)) def FP(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 1)) def FN(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 0)) def TP(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1)) return np.array([ [TN(y_true, y_predict), FP(y_true, y_predict)], [FN(y_true, y_predict), TP(y_true, y_predict)] ]) 第7关：精准率与召回率 import numpy as np def precision_score(y_true, y_predict): ''' 计算精准率并返回 :param y_true: 真实类别，类型为ndarray :param y_predict: 预测类别，类型为ndarray :return: 精准率，类型为float ''' #********* Begin *********# TP = np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1)) FP = np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 1)) Precision = TP/(TP+FP) return Precision #********* End *********# def recall_score(y_true, y_predict): ''' 计算召回率并召回 :param y_true: 真实类别，类型为ndarray :param y_predict: 预测类别，类型为ndarray :return: 召回率，类型为float ''' #********* Begin *********# TP = np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1)) FN = np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 0)) Recall = TP/(TP+FN) return Recall #********* End *********# 第8关：F1 Score import numpy as np def f1_score(precision, recall): ''' 计算f1 score并返回 :param precision: 模型的精准率，类型为float :param recall: 模型的召回率，类型为float :return: 模型的f1 score，类型为float ''' #********* Begin *********# f1 = (2*precision*recall)/(precision+recall) return f1 #********* End ***********# 第9关：ROC曲线与AUC import numpy as np def calAUC(prob, labels): ''' 计算AUC并返回 :param prob: 模型预测样本为Positive的概率列表，类型为ndarray :param labels: 样本的真实类别列表，其中1表示Positive，0表示Negtive，类型为ndarray :return: AUC，类型为float ''' #********* Begin *********# f = list(zip(prob, labels)) rank = [values2 for values1, values2 in sorted(f, key=lambda x:x[0])] rankList = [i+1 for i in range(len(rank)) if rank[i] == 1] posNum = 0 negNum = 0 for i in range(len(labels)): if(labels[i] == 1): posNum += 1 else: negNum += 1 auc = (sum(rankList) - (posNum*(posNum+1))/2)/(posNum*negNum) return auc #********* End *********# 第10关：sklearn中的分类性能指标 from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score def classification_performance(y_true, y_pred, y_prob): ''' 返回准确度、精准率、召回率、f1 Score和AUC :param y_true:样本的真实类别，类型为`ndarray` :param y_pred:模型预测出的类别，类型为`ndarray` :param y_prob:模型预测样本为`Positive`的概率，类型为`ndarray` :return: ''' #********* Begin *********# return accuracy_score(y_true, y_pred), precision_score(y_true, y_pred), recall_score(y_true, y_pred), f1_score(y_true, y_pred,y_prob), roc_auc_score(y_true, y_prob) #********* End *********# 实验2 理解机器学习基本概念：从电影评分预测讲起 第1关：统计数据集的基本属性 # -*- coding:utf-8 -*- def stat_data(train_data): """求出用户数和电影数，评分数目, 平均评分, 最大评分, 最小评分 参数: train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 返回值： num_user - 整数，用户数 num_movie - 整数，电影数 num_rating - 整数，评分数目 avg_rating - 浮点数，平均评分 max_rating - 浮点数，最大评分 min_rating - 浮点数，最小评分 """ num_user = 0 num_movie = 0 num_rating = 0 avg_rating = 0 max_rating = 0 min_rating = 0 # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# num_user = train_data['user'].nunique() num_movie = train_data['movie'].nunique() num_rating = train_data['rating'].size avg_rating = train_data['rating'].mean() max_rating = train_data['rating'].max() min_rating = train_data['rating'].min() #********** End *********# return num_user, num_movie, num_rating, avg_rating, max_rating, min_rating 第2关：进一步探索数据集 # -*- coding:utf-8 -*- def avg_rating_of_users_movies(data): """求出每个用户的平均评分 参数: data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 返回值： user2avg_r - Pandas的DataFrame对象，有一列'rating' movie2avg_r - Pandas的DataFrame对象，有一列'rating' """ user2avg_r = '' movie2avg_r = '' # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# user2avg_r = data.groupby('user')['rating'].mean().reset_index(name='rating') movie2avg_r = data.groupby('movie')['rating'].mean().reset_index(name='rating') #********** End *********# return user2avg_r, movie2avg_r def top_10_user_movie_on_avg_rating(user2avg_r, movie2avg_r): """求出平均评分最高的10个用户和10个电影 参数: user2avg_r - Pandas的DataFrame对象，有一列'rating' movie2avg_r - Pandas的DataFrame对象，有一列'rating' 返回值： top10_users - 整数列表，用户ID数组，比如[3,4,5,6]代表前4个用户账户是3,4,5,6 top10_movies - 整数列表，电影ID数组，比如[30,40,50,60]代表前4个电影编号是3,4,5,6 """ top10_users = [] top10_movies = [] # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# top10_users = user2avg_r.sort_values(by='rating',ascending=False).head(10)['user'].tolist() top10_movies = movie2avg_r.sort_values(by='rating',ascending=False).head(10)['movie'].tolist() #********** End *********# return top10_users, top10_movies 第3关：实现基础预测评分算法 def learn(train_data, N, M): """从训练数据中学习得到模型 参数: train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 N - 整数，用户数目 M - 整数，电影数目 返回值： g - 数据集中的平均每用户每电影评分值参数 alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差 """ # 导入Step2的模块 from stat_rating import avg_rating_of_users_movies import numpy as np # 模型参数 g = 0 # 模型参数：所有用户所有电影的平均评分 alpha = np.zeros(N) # 模型参数：每个用户的评分偏好 beta = np.zeros(M) # 模型参数：每个电影的评分偏好 # 计算平均每用户每电影评分值参数g g = np.mean(train_data['rating']) # 计算用户评分偏差参数alpha for i in range(N): user_ratings = train_data[train_data['user'] == i]['rating'] # 检查该用户是否有评分数据 if len(user_ratings) == 0: alpha[i] = 0 - g; else: alpha[i] = np.mean(user_ratings) - g # 计算电影评分偏差参数beta for j in range(M): movie_ratings = train_data[train_data['movie'] == j]['rating'] # 检查该电影是否有评分数据 if len(movie_ratings) == 0: beta[j] = 0 - g; else: beta[j] = np.mean(movie_ratings) - g return g, alpha, beta 第4关：应用模型做预测 def predict(g, alpha, beta, test_data): """预测用户对电影的评分 参数: g - 浮点数，模型参数平均电影评分参数 alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组 test_data - Pandas的DataFrame对象，有两列'user','movie'，是测试数据集 返回值： ret - 浮点数数组，预测的评分数组，每个值对应test_data中的每一行的评分值 """ ret = [] N = len(alpha) M = len(beta) # 预测每条测试数据的评分 for index, row in test_data.iterrows(): user = row['user'] movie = row['movie'] # 防止索引超出范围 if user >= N or movie >= M: ret.append(g) else: # 预测评分公式：预测评分 = 模型参数g + 用户评分偏差alpha + 电影评分偏差beta prediction = g + alpha[user] + beta[movie] ret.append(prediction) return ret 第5关：评估机器学习模型 import numpy as np def RMSE(predicted_rating, true_rating): """计算RMSE值 参数: predicted_rating - list，预测的评分 true_rating - list，真实的评分 返回值： rmse - 浮点数，RMSE值 """ rmse = 0 # 将列表转换为numpy数组 predicted_rating = np.array(predicted_rating) true_rating = np.array(true_rating) # 计算平方差和 squared_error = np.square(predicted_rating - true_rating).sum() # 计算均方根误差 mean_squared_error = squared_error / len(predicted_rating) rmse = np.sqrt(mean_squared_error) return rmse 第6关：基于梯度下降法的模型参数估计 # -*- coding:utf-8 -*- def gradient(u, m, r, g, alpha, beta): """求出用户权重的梯度 参数: u - 整数，用户ID m - 整数，电影ID r - 整数，实际评分 g - 浮点数，平均评分参数 alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组 返回值： grad_alpha - 浮点数，用户梯度值，举例grad_alpha[9]表示用户9的评分偏差梯度 grad_beta - 浮点数，电影梯度值，举例grad_beta[90]表示电影90的评分偏差梯度 """ grad_alpha = 0 grad_beta = 0 # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# # 获取用户u对电影m的预测评分 predict_rating = g + alpha[u] + beta[m] # 计算梯度 grad_alpha = -2 * (r - predict_rating) grad_beta = -2 * (r - predict_rating) #********** End *********# return grad_alpha, grad_beta def learn(train_data, N, M, steps, tao, g): """学习模型 参数: train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 N - 整数，用户数目 M - 整数，电影数目 steps - 整数，迭代次数 tao - 浮点数，学习速率 g - 浮点数，平均电影评分 返回值： alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差 """ import numpy as np #以正态分布初始化模型参数bu和bi alpha = np.zeros(N)+0.01 beta = np.zeros(M)+0.01 #迭代循环 for step in range(steps): for row in train_data.itertuples(): u = row.user m = row.movie r = row.rating # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# # 计算梯度 grad_alpha, grad_beta = gradient(u, m, r, g, alpha, beta) # 更新参数 alpha[u] -= tao * grad_alpha beta[m] -= tao * grad_beta #********** End *********# return alpha, beta 线性模型 实验1 回归的概念与类型1、以下哪种方法为无监督类型机器学习方法？ A、回归 B、分类 C、聚类 答案： C 2、以下哪些为连续型变量？ A、温度 B、身高 C、房价 D、国籍 答案： ABC 3、以下哪些模型适用于回归的任务？ A、简单回归模型 B、多项式回归模型 C、多元线性回归模型 D、逻辑回归模型 答案： ABC 4、以下哪个统计指标能反映机器学习结果的自身不稳定性？ A、偏差 B、方差 C、平方差 答案： B 5、在多项式回归中，随着多项式的最大指数p增加，训练得到的回归模型表现会是下面怎样的情形？ A、在训练集合上偏差大 B、在训练集合上偏差小 C、在测试集合上方差大 D、在测试集合上方差小 答案： BC 6、以下哪种回归模型可以有效利用特征之间的交互？ A、线性回归模型 B、多项式回归模型 C、神经网络回归模型 答案： C 实验2 线性回归 第1关：简单线性回归与多元线性回归下面属于多元线性回归的是？ A、求得正方形面积与对角线之间的关系。 B、建立股票价格与成交量、换手率等因素之间的线性关系。 C、建立西瓜价格与西瓜大小、西瓜产地、甜度等因素之间的线性关系。 D、建立西瓜书销量与时间之间的线性关系。 答案： BC 2、若线性回归方程得到多个解，下面哪些方法能够解决此问题？ A、获取更多的训练样本 B、选取样本有效的特征，使样本数量大于特征数 C、加入正则化项 D、不考虑偏置项b 答案： ABC 3、下列关于线性回归分析中的残差（预测值减去真实值）说法正确的是？ A、残差均值总是为零 B、残差均值总是小于零 C、残差均值总是大于零 D、以上说法都不对 答案： A 第2关：线性回归的正规方程解 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begin *********# mse = np.mean((y_predict-y_test)**2) #********* End *********# return mse class LinearRegression : def __init__(self): '''初始化线性回归模型''' self.theta = None def fit_normal(self,train_data,train_label): ''' input:train_data(ndarray):训练样本 train_label(ndarray):训练标签 ''' #********* Begin *********# x=np.hstack([np.ones((len(train_data),1)),train_data]) self.theta=np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(train_label) #********* End *********# return self.theta def predict(self,test_data): ''' input:test_data(ndarray):测试样本 ''' #********* Begin *********# x=np.hstack([np.ones((len(test_data),1)),test_data]) return x.dot(self.theta) #********* End *********# 第3关：衡量线性回归的性能指标 #encoding=utf8 import numpy as np #mse def mse_score(y_predict,y_test): mse = np.mean((y_predict-y_test)**2) return mse #r2 def r2_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 output:r2(float):r2值 ''' #********* Begin *********# from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test,y_predict) #y_mean=np.mean(y_test) #r2 = 1-(sum(y_predict-y_test)**2)/(sum(y_mean-y_test)**2) #********* End *********# return r2 class LinearRegression : def __init__(self): '''初始化线性回归模型''' self.theta = None def fit_normal(self,train_data,train_label): ''' input:train_data(ndarray):训练样本 train_label(ndarray):训练标签 ''' #********* Begin *********# x=np.hstack([np.ones((len(train_data),1)),train_data]) self.theta=np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(train_label) #********* End *********# return self.theta def predict(self,test_data): ''' input:test_data(ndarray):测试样本 ''' #********* Begin *********# x=np.hstack([np.ones((len(test_data),1)),test_data]) return x.dot(self.theta) #********* End *********# 第4关：scikit-learn线性回归实践 - 波斯顿房价预测 #encoding=utf8 #********* Begin *********# import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression #获取训练数据 train_data = pd.read_csv('./step3/train_data.csv') #获取训练标签 train_label = pd.read_csv('./step3/train_label.csv') train_label = train_label['target'] #获取测试数据 test_data = pd.read_csv('./step3/test_data.csv') # 实例化API estimator = LinearRegression() # 使用fit方法进行训练 estimator.fit(train_data,train_label) predict = estimator.predict(test_data) predict = pd.DataFrame({'result':predict}) predict.to_csv('./step3/result.csv') #********* End *********# 实验3 分类的概念 第1关：分类之“三顾茅庐”1、分类问题属于下列哪一类？ A、有监督学习 B、无监督学习 C、弱监督学习 D、远程监督学习 答案：A 2、下列哪些不属于分类问题的典型应用？ A、识别邮箱收件是否为垃圾文件 B、智能音箱控制家电 C、根据症状与检查结果自动诊断疾病 D、购物网站为顾客推荐“猜你喜欢” 答案：BD 3、分类问题需要预测的变量为离散整数值或者连续实数均可。 A、正确 B、错误 答案：B 第2关：分类之“华山论剑”1、根据输出结果形式，分类器可分为概率和非概率分类器。 A、正确 B、错误 答案：A 2、下列哪些属于非概率分类器？ A、贝叶斯分类 B、逻辑回归分类 C、k近邻 D、支持向量机 答案：CD 3、手写数字识别应该采用何种方法？ A、概率分类器 B、非概率分类器 C、这不是分类问题，无需分类器 答案：B 实验4 逻辑回归 第1关：逻辑回归核心思想 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# y=1/(1+np.exp(-t)) return y #********** End **********# 第2关：逻辑回归的损失函数1、逻辑回归的损失函数可以写成如下形式 答案：A 2、下列说法正确的是 A、损失值能够衡量模型在训练数据集上的拟合程度 B、sigmoid函数不可导 C、sigmoid函数的输入越大，输出就越大 D、训练的过程，就是寻找合适的参数使得损失函数值最小的过程 答案：ACD 3、sigmoid函数(对数几率函数)相对于单位阶跃函数有哪些好处？ A、sigmoid函数可微分 B、sigmoid函数处处连续 C、sigmoid函数不是单调的 D、sigmoid函数最多计算二阶导 答案：AB 4、逻辑回归的优点有哪些？ A、需要事先对数据的分布做假设 B、可以得到“类别”的真正的概率预测 C、可以用闭式解求解 D、可以用现有的数值优化算法求解 答案：D 第3关：梯度下降 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings("ignore") def gradient_descent(initial_theta,eta=0.05,n_iters=1000,epslion=1e-8): ''' 梯度下降 :param initial_theta: 参数初始值，类型为float :param eta: 学习率，类型为float :param n_iters: 训练轮数，类型为int :param epslion: 容忍误差范围，类型为float :return: 训练后得到的参数 ''' # 请在此添加实现代码 # #********** Begin *********# theta=initial_theta i=0 while i} # 计票 for model in models: pred = model.predict(test_data)[0] if pred not in vote: vote[pred] = 1 else: vote[pred] += 1 vote = sorted(vote.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return vote[0][0] predict = [] for data in test_datas: predict.append(_predict(self.models, data)) return np.array(predict) #********* End *********# 第2关：OvR多分类策略 import numpy as np # 逻辑回归 class tiny_logistic_regression(object): def __init__(self): #W self.coef_ = None #b self.intercept_ = None #所有的W和b self._theta = None #01到标签的映射 self.label_map = {} def _sigmoid(self, x): return 1. / (1. + np.exp(-x)) #训练 def fit(self, train_datas, train_labels, learning_rate=1e-4, n_iters=1e3): #loss def J(theta, X_b, y): y_hat = self._sigmoid(X_b.dot(theta)) try: return -np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)) / len(y) except: return float('inf') # 算theta对loss的偏导 def dJ(theta, X_b, y): return X_b.T.dot(self._sigmoid(X_b.dot(theta)) - y) / len(y) # 批量梯度下降 def gradient_descent(X_b, y, initial_theta, leraning_rate, n_iters=1e2, epsilon=1e-6): theta = initial_theta cur_iter = 0 while cur_iter |
A、青绿 B、硬挺 C、清脆 D、浊响
答案：B 2、如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做？
A、对 B、错【本文地址】
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