机器学习基础笔记（自用）

1.人工智能概述

1.1什么是机器学习

1.2 数据集构成

1.3机器学习算法分类

目标值：类别（离散型数据） - 分类问题

目标值：连续型数据 - 回归问题

目标值：无 - 无监督学习

总结：

1.4机器学习的开发流程

1.5 学习框架和资料介绍

1.5.1 机器学习库、框架参考书籍

2.数据集

2.1学习阶段可用的数据集

1 Scikit-learn工具介绍

2.安装sklearn

2.2 sklearn数据集

1.scikit-learn数据集API介绍

2.sklearn小数据集

3 sklearn大数据集

4 sklearn数据集的使用

2.3数据集的划分

数据集划分api

3.特征工程

3.1什么是特征工程

3.2特征工程与数据处理比较

3.3特征抽取

1 将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征---特征值化

2.特征提取API特征提取API

3.3.1字典特征提取

3.1.2文本特征提取

3.1.3中文文本特征提取

1.jieba分词处理

3.1.4Tf-idf文本特征提取（选取更重要的词进行文本特征提取）

3.4特征预处理

3.4.1什么是特征预处理

3.4.2归一化

3.4.3标准化（相较于归一化受异常点的影响较小）

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