機器學習（ML）-- 算法框架及基礎

機器學習算法框架及相關基礎 第一部分：機器學習算法框架及基礎 一、框架圖 二、降維與特徵選擇 1、降維 2、特徵選擇 三、評估方法 四、過擬合與欠擬合 第一部分：機器學習算法框架及基礎 一、框架圖      二、降維與特徵選擇      1、降維 降維的作用     1.降低時間複雜度和空間複雜度；2.節省了提取不必要特徵的開銷；3.去掉數據集中夾雜的噪音；4.較簡單的模型在小數據集上有更強的魯棒

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