机器学习

本笔记详细记录了在“火力发电锅炉燃烧效率优化”项目中，利用多种机器学习回归算法对经过特征工程处理后的锅炉运行数据进行建模、训练、评估和预测的过程。目标是找到最适合预测锅炉燃烧效率的模型。

本文系统梳理了从数据加载到特征工程核心步骤的技术流程，包括数据归一化、正态化、异常值检测与多重共线性处理。结合技术原理说明、代码解析和可视化分析，适用于数据科学/机器学习初学者或中级用户阅读。

本文详细介绍了模型评估与选择的相关概念，包括经验误差与拟合、评估方法、性能度量等内容。

本文将介绍机器学习的基本概念包括样本、示例、训练集、测试集等,并讨论机器学习的发展历程和现状,同时引用了“没有免费午餐”定理来讨论归纳偏好问题。