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这是我参与11月更文挑战的第21天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 前言 在我们使用C++来写算法时经常会使用到algorithm库，下面我们来通过一个题目来简单展示一下这个函数的功能。 题目

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机器学习的一般步骤 数据搜集：网络下载、网络爬虫、数据库读取、开放数据 ... 数据清洗：数据清理和格式化、探索性数据分析

BP神经网络是一种强学习器，使用集成学习中的Bagging投票可增加一点精确度，对于竞赛提升准确度有一些帮助。

一个弱学习器预测的结果往往不能准确的预测结果，存在很大的误差。这时可以选择使用集成学习来提高正确率。 集成学习通过构建并结合多个学习期来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。

线性回归（Linear Regression） 是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。

K均值算法将所有点作为一个簇，然后将簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分，选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复，直到得到用户指定的簇