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数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析，同样的数据分析的方法论也大致分为：描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。

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引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

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引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、Bootstrap方法的原理三、Bootstrap方法的优点四、Bootstrap方法的缺点五、Bootstrap区间预测的实际应用六、结论2运行结果3参考文献

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整体结构和处理流程3.1Attention机制在seq2seq中的引入3.2比较RNN与自注意力3.3Transformer架构介绍3.4处理流程3.4.1编码器中处理流程3.4.2解码器在训练阶段和预测阶段的差异

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