机器学习和数据挖掘（4）：噪声与误差

噪声与误差 噪音（Noise） 实际应用中的数据基本都是有干扰的，还是用信用卡发放问题举例子： 噪声产生原因： 标记错误：应该发卡的客户标记成不发卡，或者两个数据相同的客户一个发卡一个不发卡； 输入错误：用户的数据本身就有错误，例如年收入少写一个0、性别写反了什么的。 目标分布（Target Distribution） 上述两个原因导致数据信息不精准，产生噪声数据。那机器学习算法应该如何处理噪声的

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