数据挖掘笔记

线性回归主要是解决回归问题，而逻辑回归主要是解决分类问题。

线性回归最优化参数：梯度下降法；正规方程法

正规方程法：

逻辑回归最优化参数：梯度下降法

outlier：离群点       anomaly：异常点

重复值检测：滑动窗口法（前提：类似的、可能重复的数据在数据库中是相邻存放的）

Principal Component Analysis（PCA）：主成分分析

高斯分布：坐标轴中的点近似成椭圆形    比如：

贝叶斯公式：

设A，B为随机事件，若同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积，则A，B相互独立。