练习

1. 尝试在 MNIST 数据集上建立一个分类器，使它在测试集上的精度超过 97%。提示：KNeighborsClassifier非常适合这个任务。你只需要找出一个好的超参数值（试一下对权重和超参数n_neighbors进行网格搜索）。
2. 写一个函数可以是 MNIST 中的图像任意方向移动（上下左右）一个像素。然后，对训练集上的每张图片，复制四个移动后的副本（每个方向一个副本），把它们加到训练集当中去。最后在扩展后的训练集上训练你最好的模型，并且在测试集上测量它的精度。你应该会观察到你的模型会有更好的表现。这种人工扩大训练集的方法叫做数据增强，或者训练集扩张。
3. 拿 Titanic 数据集去捣鼓一番。开始这个项目有一个很棒的平台：Kaggle！
4. 建立一个垃圾邮件分类器（这是一个更有挑战性的练习）：
   • 下载垃圾邮件和非垃圾邮件的样例数据。地址是Apache SpamAssassin 的公共数据集
   • 解压这些数据集，并且熟悉它的数据格式。
   • 将数据集分成训练集和测试集
   • 写一个数据准备的流水线，将每一封邮件转换为特征向量。你的流水线应该将一封邮件转换为一个稀疏向量，对于所有可能的词，这个向量标志哪个词出现了，哪个词没有出现。举例子，如果所有邮件只包含了"Hello","How","are", "you"这四个词，那么一封邮件（内容是："Hello you Hello Hello you"）将会被转换为向量[1, 0, 0, 1](意思是："Hello"出现，"How"不出现，"are"不出现，"you"出现)，或者[3, 0, 0, 2]，如果你想数出每个单词出现的次数。
   • 你也许想给你的流水线增加超参数，控制是否剥过邮件头、将邮件转换为小写、去除标点符号、将所有 URL 替换成"URL"，将所有数字替换成"NUMBER"，或者甚至提取词干（比如，截断词尾。有现成的 Python 库可以做到这点）。
   • 然后 尝试几个不同的分类器，看看你可否建立一个很棒的垃圾邮件分类器，同时有着高召回率和高准确率。