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1.导入数据，缩放数据（有些模型在递归下降的时候为了更快，将不同特征缩放到相差不多的尺度内。另一种说法是：为了让大值特征不要淹没小值特征（我认为这是不对的。因为还有参数w在控制特征的影响力，所以第一种说法应该是对的）） 2.分析问题，选择学习模型。 3.用数据学习模型（用sklearn库） 1.用sklearn库的线性回归，重要的是参数的配置。 其中一个是：递归
2017-05-03 20:40:12
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空空如也
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