Rick_Restart的博客

1.回归算法-线性回归分析 回归：目标值连续 线性回归需要做标准化处理。 线性关系模型 一个通过属性的线性组合来进行预测的函数： f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b f(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b f(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​+b w为权重（斜率），b为偏置项（截距） 损失函数（误差大小） yi为第i个训练样本的真实值...

一、sklearn数据集与估计器 1.sklearn数据集 1.数据集划分 一般划分两部分 训练集：用于训练，构建模型 （70%，75%，80%） 测试集：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 （30%，25%，20%） 一般划分75%，25%比较好 API sklearn.model_selection.train_test_split - sklearn.datasets 加载获取流行...

机器学习数据集结构， 机器学习特征工程： 1.数据的特征抽取 1.文本特征抽取 2.字典特征抽取 2.数据特征预处理 1.归一化 2.标准化 3.缺失值处理 3.数据的降维