机器学习（六）：特征降维和主成分分析法
本文目录：
- 一、降维
- 二、降维的两种方式
- 三、什么是特征选择
- 1.定义
- 2.方法
- 3.模块
- 4.过滤式
- 4.1 低方差特征过滤
- 4.1.1 API
- 4.1.2 数据计算
- 4.2 相关系数
- 4.2.1 公式计算案例
- 4.2.2 特点
- 4.2.3 API
- 4.2.4 案例：股票的财务指标相关性计算
- 四、什么是主成分分析(PCA)
- 1.计算案例理解
- 2.API
- 3.数据计算
- 五、总结
- 1、数据集的结构是什么?
- 2、机器学习算法分成哪些类别? 如何分类
- 3、什么是标准化? 和归一化相比有什么优点?
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