机器学习

本文系统梳理了从数据加载到特征工程核心步骤的技术流程，包括数据归一化、正态化、异常值检测与多重共线性处理。结合技术原理说明、代码解析和可视化分析，适用于数据科学/机器学习初学者或中级用户阅读。

本文详细介绍了模型评估与选择的相关概念，包括经验误差与拟合、评估方法、性能度量等内容。

本文将介绍机器学习的基本概念包括样本、示例、训练集、测试集等,并讨论机器学习的发展历程和现状,同时引用了“没有免费午餐”定理来讨论归纳偏好问题。