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< 数据预处理 >

• 聚集：多个样本或特征进行合并（减少样本规模、转换标度、更稳定）
• 抽样：抽取一部分样本
• 降维：在地位空间中表示样本（PCA、SVD）
• 特征选择：选取重要特征（Lasso）
• 特征创建：重新构建有用特征（Fouter转换）
• 离散化
  • 将连续属性转换为离散属性的过程
  • 常用于分类
• 二元化
  • 将连续或类别属性映射到一个或多个二值变量
  • 关联分析
  • 将连续属性转换为类别属性，将类别属性转换为一组二值变量
• 变量变换
  • 将给定属性的值转换
  • 线性变换方法（简单函数）
• 规范化
  • 最小-最大规范化（归一化）
  • z-score规范化（零均值规范化）
  • 小数定标规范化

< sklearn 机器学习平台 >

MLlib学习库：

• 涵盖算法：分类算法、聚类算法、回归算法、降维算法
• Scikit-learn 主要用法：
  • 符号标记：训练数据、训练集标签、测试数据、测试集标签、完整数据、标签数据
  • 数据划分：
    • train_test_split(x,y,random)
    • shuffle = True
  • 数据预处理
  • 监督学习算法（分类、
    • 逻辑回归
    • 支持向量机
    • 朴素贝叶斯