Qy_sfsh的博客

线性此外在回归分析中，会有残差和均方误差两个词。其中残差是预测值和观测值（真实标签）之差。SSE 表示的是残差平方和（Sum of Squares for Error），也称为误差平方和。MSE 表示均方误差（Mean Squared Error）均方误差是残差平方和除以样本数量的结果，表示了每个样本的预测误差的平方的平均值数学上的误差（相对误差和绝对误差）是实际测量值和真实值（理论值）之前的差别。统计学上，方差是衡量数据的离散程度的，而偏差描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。

在sklearn.feature_extraction.text中有四个用来从文本中提出特征向量的子模块，其中以CountVectorizer为基础模块。其模块的主要函数是fit 和transformer。以下截图是具体的源码。在文本处理过程中，先挖坑，有时间再填。