数据输入机器学习模型前,需要先进行归一化或标准化,以便统一不同特征的量纲,加快学习速度

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进行机器学习建模前的操作,其目地是确保模型能从数据中学到知识,包括去噪声、去冗余 (共线性)、降维以及样本数量处理

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Bagging 通过将数据集划分为多分,对每一份建模,只要各个分类器准确率在 50% 以上,那么 N 个分类器的准确率就有可能大于 N-1 个分类器

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