机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能

在正相关的关系中，两个变量的变化趋势是同向的。它的目的是将不同特征的数值范围缩放到统一的标准范围，以便更好地适应一些机器学习算法，特别是那些对输入数据的尺度敏感的算法。比如下图的二维数据要降为一维数据，图形法是把所在数据在二维坐标中以点的形式标出，然后给出一条直线，让所有点垂直映射到直线上，该直线有很多，只有点到线的距离之和最小的线才能让之前信息损失最小。PCA的核心目标是从原始特征空间中找到一个

机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能