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我的机器学习代码在Python中的实现：Machine_Learning
资源介绍
*笔记：
问）我们必须针对哪些模型使用特征缩放？
A）到目前为止，我们不必将其用于“简单/多重/多项式回归”。 我们也不要将其用于“决策树/随机森林回归”，因为它没有任何意义，因为这些模型仅基于一次又一次地拆分数据，而不是基于特定的数学方程式。 我们也不必“对Logistic回归分类进行必要的使用”，但是使用它可以提高模型的性能（所以我在代码16中使用了它）。 “ KNN分类”和“ SVM（SVC）分类”以及“内核SVM（SVC）分类”和“决策树/随机森林分类”也相同。
但是，我们必须将其用于“ SVR回归”。
但是，功能扩展是深度学习的必修课！ 因此，我们必须在ANN问题中做到这一点。 （就像我在“ 36_ANN_bank流失建模”中所做的那样），它是如此重要，因此我们将其应用于所有列！ 我们还对“自组织地图”进行功能缩放。
*笔记：
通用机器学习方法：
导入库
导入数据集