【机器学习】摘记-2

1:简单的数据分析思路 自动获取数据集训练集 模型训练不调参 打分 交叉验证-调优 2:天池比赛的数据分析思路 赛题理解 EDA 特征工程 模型构建调参 模型融合 3:遇到机器学习问题的思路 分类/回归 二元/多元/线性/非线性 模型选择，监督/非监督 4:机器学习中一些专有名词理解 欧式距离：欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离 聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类

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