特征
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通常用于 特征标准化的途径有两种, 一种叫做 min max normalization, 他会将所有特征数据按比例缩放到0-1的这个取值区间. 有时也可以是-1到1的区间. 还有一种叫做 standard deviation normalization, 他会将所有特征数据缩放成 平均值为0, 方差为1. 使用这些标准化手段. 我们不仅可以快速推进机器学习的学习速度, 还可以避免机器学习 学得特扭曲.
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“原生”的线性模型比较弱，可以对特征进行离散化。
截图是为了更好的展现原作者。
最小角回归算法(LARS) 最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection
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