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遇到问题：数据合并与重塑学习内容1、pandas.read_csv可以读取CSV（逗号分割）文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame2、Dataframe写入到csv文件3、pd.

遇到问题：暂无学习内容1、数据的转换过程：选择数据：收集整合数据，将数据规划化为一个数据集预处理数据：对数据进行清洗、格式化、采样转换数据：特征工程所在对数据建模：构建模型、评估模型、调整模型2、特征

1、在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差，信噪比就是信号与噪声的方差比，越大越好。 2、标准正态分布说明，各个点的纵坐标与均值偏差不大（二维）,这样的话离散型弱，即线性更强，线性回归更好。实际上，线性类模型都需要标准化。

设为0.75原因是因为skew 太高的情况下，特征值会有较为严重的 shake up，特征的变化对于 模型的影响很大。这里选的是>0.75，选的大的，可以发现偏得很严重。

零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0，不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。

3、奇异值的计算是一个难题，是一个O(N^3)的算法。在单机的情况下当然是没问题的，matlab在一秒钟内就可以算出1000 * 1000的矩阵的所有奇异值，但是当矩阵的规模增长的时候，计算的复杂度呈3次方增长，就需要并行计算参与

特征如果不归一化，会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。

进度：从无从下手到摸到门路遇到问题：暂无学习内容1、axis为0和1时分别代表的含义：二维数据拥有两个轴第0轴沿着行的垂直往下，axis=0表示该函数按行运行第1轴沿着列的方向水平延伸，axis=1表

1、data参数如果要传必须传bytes（字节流）类型的，如果是一个字典，先用urllib.parse.urlencode()编码。