摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 通过样本的特征来预测样本所对应的值。这个样本数量一定要多，利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集。 2、PCA 主成分分析技术，利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择是从已经存在的特征中 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 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） 增加样本量 如果数据稀疏，使用L1正则，其他则L2 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 进行离散化处理，所有特征都离散化 2.用logift 阅读全文