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摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 答： 特征选择：将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 PCA：主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法。比如：我们在处理有关数字图像处理方面的问题 阅读全文

摘要： 用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 解： 源代码： 运行结果: 阅读全文

摘要： 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答：防止过拟合： 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度；检查业务逻辑，判断特征有效性，是否在用结果预测结果等； 如果还过拟合，那就看看是否使用了过度复杂的特征构造工程，比如，某两个特征相乘/除/加 阅读全文