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以逻辑回归为例，介绍分类结果的评价方式。

主成分分析（Principle Component Analysis，简称：PCA）是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。

在统计学中，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

机器学习中，数据归一化是非常重要，如果不进行数据归一化，可能会导致模型坏掉或者训练出一个奇怪的模型。