1.线性回归：满足齐次，满足可加性
2.多项式线性回归：变量代替法换成一元
3.验证集误差不能作为测试集误差的原因？
答：验证集选模型时，人为选最高，而测试集是自然的选择过程，为了方便，做一次测试集误差就代表了多次，效果都差不多
4.不对称类数据：坏的数据少，好的数据多，为防止模型测试效果不太好，所以用测试了多少个病人，还有测的准确率，双重标准，使得结果可信度一定可信
数据对称：好的和坏的差不多1：1；在这种情况下测试，想要把把都对，那是真本事
数据局限性：对于想要测试的目标结果可能性很多时，不能够收集各种目标数据集，只能从反面做模型，模型只能测试数据集有的可能性
大规模数据：越多拟合的越好，限制点越多
5.推荐系统
在某段时间内使用数据，做出模型，每个时间段做个，具有时效性
6.支持向量机：核函数：建立新特征？
为什么合适，没明白
7.图像文字识别
流程。。。滑动窗口做特征，做切割，特征的选择具有功能性。
8.特征
特征的选择具有功能性，特征的选择和输出具体相关性
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