特征表示： 数据点通常表示为向量，而特征则编码为向量分量。这允许算法有效地操作和处理数据。
模型表示：机器学习模型，尤其是线性模型，使用矩阵和向量来表示特征和结果之间的关系。例如，线性回归通过操纵矩阵找到通过数据点的最佳拟合线。
降维： 主成分分析 (PCA) 等技术利用线性代数将数据转换到新的坐标系中，降低其维数同时保留其方差。
概率与统计
概率研究不确定性和随机性。它提供了一个数学框架来量化在存在多 拉脱维亚 b2b 电子邮件潜在客户 种可能性的情况下不同结果的可能性。以下是概率中的一些关键概念：
样本空间：随机实验的所有可能结果的集合称为样本空间。
事件： 事件是样本空间的子集，代表特定的结果或结果的组合。
概率分布： 概率分布描述了概率在不同可能结果中的分布情况。它可以是离散的（针对单个结果）或连续的（针对一定范围内的结果）。
统计学涉及数据的收集、分析、解释和呈现。它旨在从数据中提取有意义的见解并得出结论，同时考虑不确定性。以下是统计学中的一些关键概念：
描述性统计： 描述性统计使用平均值、中位数、众数、方差和标准差等度量来总结和描述数据集的主要特征。
推论统计：推论统计使用样本数据对较大总体进行推论或预测。它涉及假设检验、置信区间和回归分析。
总体和样本： 总体是指您感兴趣的研究的整个项目或个体群体，而样本是总体的一个子集，用于对整个总体进行推断。
数据预处理
数据预处理是机器学习流程中的关键步骤，涉及准备原始数据以进行分析和建模。原始数据通常带有缺陷、不一致和不相关的信息，这些信息可能会妨碍机器学习算法的性能。数据预处理包括处理缺失值、处理异常值、标准化或缩放特征以及将分类变量编码为合适的格式等任务。
通过清理数据并将其转换为可用状态，数据预处理可确保机器学习模型能够有效地学习模式、做出准确预测并产生有意义的见解。此步骤显著影响最终模型结果的质量和可靠性。
探索性数据分析 (EDA)
目的：EDA 是数据分析过程中至关重要的初始步骤，旨在了解数据集的主要特征并揭示模式、关系和潜在问题。
视觉探索：EDA 涉及创建直方图、散点图、箱线图和热图等可视化效果，以直观地探索数据分布、识别异常值和检测趋势。
汇总统计数据：EDA 包括计算平均值、中位数、众数、方差和标准差等基本统计数据，以了解数据的集中趋势和分布。
处理缺失值：在 EDA 期间，识别缺失的数据点，并决定处理它们的策略，例如归纳或删除。
数据分布：EDA 有助于确定数据的分布，例如数据是否服从正态分布或是否偏斜。这些信息对于选择合适的统计方法和模型至关重要。
相关性分析：EDA 包括计算相关系数和创建相关矩阵，以了解不同变量之间的关系。正相关、负相关或无相关可以洞悉数据中的依赖关系。
