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在统计学中,普通最小二乘法(OLS)是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。这篇博客将简要描述其参数的求解过程。

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征,以便于更好的表示潜在的问题,并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作,它需要专家知识,而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

集成学习(Ensemble Learning)是解决有监督机器学习的一类方法,它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念,并对一些注意事项进行总结。