机器学习做特征归一化和特征化的原因
摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 1 引言 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到f
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_33514582/article/details/113321749、https://blog.csdn.net/weixin_44196785/article/details/109263326。 一、简介 支持向量机 (Supp
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摘要：一、线性回归 线性回归是比较简单的机器学习算法，很多书籍介绍的第一种机器学习算法就是线性回归算法。线性回归平常容易忽视的三类问题，（1）线性回归的理论依据是什么，（2）过拟合意味着什么。（3）模型优化的方向。 1 线性回归的理论依据 泰勒公式 若函数f(x)在包含x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶
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