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• 聚集：多个样本或特征进行合并（减少样本规模、转换标度、更稳定）
• 抽样：抽取一部分样本
• 降维：在地位空间中表示样本（PCA、SVD）
• 特征选择：选取重要特征（Lasso）
• 特征创建：重新构建有用特征（Fouter转换）
• 离散化
  • 将连续属性转换为离散属性的过程
  • 常用于分类
• 二元化
  • 将连续或类别属性映射到一个或多个二值变量
  • 关联分析
  • 将连续属性转换为类别属性，将类别属性转换为一组二值变量
• 变量变换
  • 将给定属性的值转换
  • 线性变换方法（简单函数）
• 规范化
  • 最小-最大规范化（归一化）
  • z-score规范化（零均值规范化）
  • 小数定标规范化

MLlib学习库：

• 涵盖算法：分类算法、聚类算法、回归算法、降维算法
• Scikit-learn 主要用法：
  • 符号标记：训练数据、训练集标签、测试数据、测试集标签、完整数据、标签数据
  • 数据划分：
    • train_test_split(x,y,random)
    • shuffle = True
  • 数据预处理
  • 监督学习算法（分类、
    • 逻辑回归
    • 支持向量机
    • 朴素贝叶斯

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第3章 回归分析

3.1 回归分析的基本概念

• 回归分析
• 按涉及变量个数划分：一元回归、多元回归分析
• 按照因变量的多少划分：简单回归分析、多重回归分析
• 按照自变量和因变量之间的关系类型划分：线性回归分析、非线性回归分析。
• 回归分析解决的问题：
  • 变量间的相关关系：确定性关系、非确定性关系
  • 预测或控制（一个或多个）变量的值
• 回归分析的步骤
  • 确定变服务器托管网量：相关影响因素（自变量），主要的影响因素
  • 建立预测模型：自变量和因变量的历史统计资料计算
  • 进行相关分析：变量和预测对象的相关程度
  • 计算预测误差：是否可用于实际预测
  • 确定预测值：对预测值进行综合分析

3.2 一元线性回归

F检验、T检验

• Y = a + bX +
• 模型特点：
  • Y是X的线性函数加上误差项
  • 线性部分反映了服务器托管网由于X的变化引起的Y的变化
  • 误差选个是随机变量
  • 对于一个给定的X值，Y的期望值为E（Y）= a+bX
• 回归方程：
• 回归方程求解及模型检验：
  • 最小二乘法（方程求解），残差平方和
  • 拟合优度检验（模型检验）
  • 线性关系的显著性检验：显著性水平检验回归方程（回归参数的显著性检验），ESS，RSS
  • 一元线性回归实例
  • 评价标准r²

3.3 多元线性回归

• Y = a + b₁X₁ + b₂X₂ + … + b_nX_n
• 模型特点：
  • Y与X₁X₂X₃…X₄具有线性关系
  • 各个观测值Y_i(i=1,2,3,…)之间相互独立
  • 随机误差~N(0,q²)
• 最小二乘法求解多项式回归方程
• 拟合优度检验
• 回归参数的显著性检验
• 多元线性回归实例

3.4 多项式回归

• 多项式回归方程（非线性→线性）
• 多项式回归方程实例
  • 多项式回归方程求解
  • 回归方程F检验
  • 多项式回归方程t检验

回归的评价标准

• 均方误差（MSE）
• 均方根误差（RMSE）
• 平均绝对误差（MAE）
• 选择MSE还是MAR？

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