特征抽取-特征处理等的理解

数据类型：       

       离散型数据：记录不同类别个体的数目所得到的数据又称计数数据，所以有这些数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他们的精确度。

        连续型数据：变量可以在某个范围内取任一数，即变量的取值可以是连续的，如，长度、时间、质量值等，这类整数通常是整数，含有小数部分。

注：只要记住一点，离散型是区间内不可分，连续型是区间内可分

特征抽取：

特征抽取针对非连续型数据

特征抽取对文本等进行特征值化

注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据

特征处理：

特征处理的重要性:     确保每个特征都对结果的影响程度相同

通过特定的方法将数据转化为算法要求的数据

        包含：归一化:

                   标准化:

注：一般用标准化对数据进行特征处理，标准化相比归一化具有能减小异常值对结果的影响