1，机器学习应用概述
构建模型的个基本过程：
PCA 与 SVD关系
PCA : 降维度。过程：首先计算样本本协方差矩阵，然后·暴力特征分解·(非常消耗资源)。
SVD : 降维度，它的标准推导过程类似特征分解（耗资源），据说，sk-learn中它有其他实现过程。
scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是用的SVD，而不是我们我们认为的暴力特征分解。
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1. 收集足够数据量： 收集大于50的样本量，否则非常用于过拟合。
2. 问题划分：是否是一个回归问题、无监督的分类问题（关联规则）、有监督的分类问题
分类问题： 样本量很大 SGD(随机梯度下降)， 样本量不是很大时，LR svm GBDT
转载于:https://www.cnblogs.com/andylhc/p/10298001.html
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