摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 答：就是当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练的这样一个过程。 2、PCA 答：在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到 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） A 逻辑回归是怎么防止过拟合 1. 增加样本量，这是万能的方法，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，用L2要好，可自己尝试。 3. 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。 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 代码： 运行结果： 阅读全文