后季暖
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机器学习学习笔记（1）

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字典特征提取 

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第一列表示北京 第二列表示上海 第三列表示深圳 第四列表示温度

前面三列 是的话用1 不是的话用0

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什么时候用稀疏矩阵：比如上面这种情况当你的城市很多的情况下 那这样就会出现大量的0 而系数矩阵只存储不是0的位置 可以节省大量空间

为什么采用这种表示方法呢？

首先我们来看 假如要分类：人是1 企鹅是2 章鱼是3

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 那么这样数字表示的就存在优先级 不如按这种办法来

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pclass是一等舱二等舱三等舱这种

字典特征抽取的应用场景：

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 文本特征提取：自动抽取非字母的单词 

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对中文分词 它会把连在一起的词也就是短句当做特征 不符合我们想要的效果 于是我们可以用空格把句子分割 但是还是麻烦 于是：

首先先import jieba：

.join是分割  join的参数是一个整体

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 输出

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 输出：

 

 KMeans：

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 KMeans步骤：

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这边的与原中心点一样代表着与上次的中心点还是一样 说明已经趋于极限值了 再改中心点意义已经不大了 已经是局部最优

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 归一化：

 前面导入的是线性归一化 后面导入的是标准差归一化

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机器学习学习笔记（1）_第31张图片机器学习学习笔记（1）_第32张图片 机器学习学习笔记（1）_第33张图片

图就省略了

降维：

这里的降维可以理解为降低特征的个数 使得相关性较强的特征减少

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