（原创）(二)机器学习笔记之数据预处理
数据预处理 数据预处理一般包括： （1） 数据标准化 这是最常用的数据预处理，把某个特征的所有样本转换成均值为0，方差为1。 将数据转换成标准正态分布的方法： 对每维特征单独处理： 其中， 可以调用sklearn.preprocessing中的StandardScaler ...
原文：（原创）(一)机器学习笔记之数据探索
机器学习的一般步骤 .确定特征 数据探索 数据预处理 .确定模型 确定目标函数 .模型训练 确定优化算法，估计模型参数 .模型选择选择不同参数下的模型。 .模型评估对所选择的模型进行评估：估计模型在未知数据上的性能 泛化能力 . 以上 个过程不断迭代，直到寻找到一个最优的模型和其参数。 以下，以波士顿房价预测为例，先简单讲讲数据探索。一般我们拿到一堆数据之后，并不知道数据有何规律，为了了解数据特 ...
2017-10-25 00:37 0 1781 推荐指数：
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