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python机器学习（课件+源码+视频教程）

于 2019-04-03 发布

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样本数据不均衡的数据的解决方案：过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多）下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少）特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

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