數據挖掘筆記

線性迴歸主要是解決迴歸問題，而邏輯迴歸主要是解決分類問題。 線性迴歸最優化參數：梯度下降法；正規方程法 正規方程法： 邏輯迴歸最優化參數：梯度下降法 outlier：離羣點       anomaly：異常點 重複值檢測：滑動窗口法（前提：類似的、可能重複的數據在數據庫中是相鄰存放的） Principal Component Analysis（PCA）：主成分分析 高斯分佈：座標軸中的點近似成橢圓

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