【機器學習】摘記-2

1:簡單的數據分析思路 自動獲取數據集訓練集 模型訓練不調參 打分 交叉驗證-調優 2:天池比賽的數據分析思路 賽題理解 EDA 特徵工程 模型構建調參 模型融合 3:遇到機器學習問題的思路 分類/迴歸 二元/多元/線性/非線性 模型選擇，監督/非監督 4:機器學習中一些專有名詞理解 歐式距離：歐氏距離是最常見的距離度量，衡量的是多維空間中各個點之間的絕對距離 聚類：將物理或抽象對象的集合分成由類

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