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一、加载数据集 将取值范围差异很大的数据输入到神经网络中,这是有问题的。网络可能会自动适应这种取值范围不同的数据,但学习肯定变得更加困难。对于这种数据,普遍采用的最佳实践是对每个特征做标准化,即对于输

boston房价数据集，好容易下载下来的，网站的都好贵，我就为大家服务了，自己仿真实验过有效

房价,先进的回归技术 该数据取自kaggle。 数据处理 从数据中删除庞大的大纲。 对数-目标变量的转换 特征工程,为我们的数据选择更好的特征。 关联变量的数据关联矩阵。 数据中有许多缺失值,因此我们

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线性规划训练数据，具体参考博客。线性回归是机器学习中最基础的一个算法。在高中阶段我们其实就明白线性回归是怎么一回事了，当时只是具备了基础知识，并不会应用。

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基于某信息公司的用户数据,使用决策树预测用户是否会流失,字段Churn代表客户是否流失,取值:['Yes', 'No'],其余字段为特征

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