本文以工业蒸汽预测为例，详细解析了从特征工程到多种回归模型训练的完整流程。文章涵盖了数据异常值处理、归一化、相关性分析及PCA降维，结合多元线性回归、K近邻回归、随机森林回归及LightGBM模型训练，评估每种方法的优缺点与适用场景，为从业者搭建、优化工业预测模型提供实用指南。

本文对工业蒸汽预测中的数据预处理与特征工程进行了详细解析，涵盖了异常值分析、归一化、特征分布对比、多重共线性分析以及PCA降维方法。同时结合多种回归模型的初步训练与性能评估，深入探讨了数据预处理对模型泛化能力的提升作用，旨在为构建工业预测模型提供系统化方法与实用范例。

本文以工业蒸汽预测为案例，系统梳理了数据探索及初步预处理的流程，涵盖数据基本信息统计、特征分布对比、相关性分析、数据分布正态化（Box-Cox变换）等内容。通过详细的特征关联分析与可视化展示，为科学构建模型及特征工程优化提供了坚实的基础。

强化学习强化学习是一种机器学习方法，它通过代理与环境的交互来学习如何做出最优决策。代理在不断尝试中获得奖励信号，并通过调整策略来最大化累积奖励。这种学习方式类似于人类通过试错来学习，帮助机器代理逐步提高在特定任务上的表现能力。 强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步“强化”这种策略，以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种“绩效奖

基于内容的推荐算法假设您经营一家大型电影流媒体网站，用户使用一到五颗星对电影进行评级，请预测用户未看过的电影可能给出的评分。$n_u$ ：用户数量$n_m$ ：电影数量$r(i,j)$ = 1 ：第j个用户对 第i个电影做出评价$y^{(i,j)}$ ：当 $r(i,j)$ = 1时，第j个用户对第i个电影的评分 假设每一部电影都有一个特征集X，n表示特征数量，$x_1$ 衡

聚类（Clustering）聚类算法查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。 K-means首先做的是随机初始化集群中心的位置，集群中心称为簇质心（Cluster centroids）。 接着，重复做两件事，第一个是将点分配给簇质心，第二个是移动簇质心 第一步：遍历这些点中的每一个，并查看它是更接近红十字还是更接近蓝十字。然后把这些点分配给它更接近的簇质心。 第二步：查看所有的红点并取它们

分类决策树 在每个节点上如何选择特征进行拆分？ 选择要拆分的特征以尝试最大化纯度 何时停止分支？ 分出类别 达到最大深度 当纯度低于阈值 节点的示例数量低于阈值 纯度熵（entropy）的定义，它是衡量一组数据不纯度（混乱程度）的指标。熵越小，纯度越高 熵函数在决策树构建的过程中，我们希望通过选择特征使得熵最小化，即寻找能够最大程度减少数据集的纯度。通过计算每个特征的熵，并对其进

模型选择如何评估学习算法，自动选择模型？ 模型选择&交叉验证测试集的训练方法 因为d也是一个需要学习的参数，不断选择d的过程本质上和学习模型内参数w,b是一致的，而超参数d本就是靠在test集上测试找到的，而test集在这里就成为参数d的“训练集”，所以这样得出的d是过拟合的 简而言之 Training set 用来 选 w&b, cross validation用来选 d ,

多分类问题Softmax回归当有四种分类时： 普试：$a_{j}$被解释为给定输入特征x时模型对y等于j的概率。 Softmax回归的损失函数损失函数衡量的是在一个训练样例上的表现如何，所以对于一个特定的训练样本，y只能取一个值。因此最终只能针对 ${a}_j$ 的一个值计算 ${a}j$ 的负对数，即在该特定训练样本中y的实际值等于j的任何值。例如，当y等于2时，损失函数只计算 $-\log a

神经网路什么是神经网络（Neural Networks）？最开始科学家想用算法去模拟大脑达到人工智能。通过一系列的实验发现，大脑是通过神经元进行工作的，神经元之间通过电信号传递信息。于是他们就开始模拟神经元的工作过程，用算法去模拟神经元，这就形成了神经网络。神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。 为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？ 大脑中的神经元接受许多输入的信息