数据挖掘笔记
线性回归主要是解决回归问题，而逻辑回归主要是解决分类问题。
线性回归最优化参数：梯度下降法；正规方程法
正规方程法：
逻辑回归最优化参数：梯度下降法
outlier：离群点 anomaly：异常点
重复值检测：滑动窗口法（前提：类似的、可能重复的数据在数据库中是相邻存放的）
Principal Component Analysis（PCA）：主成分分析
高斯分布：坐标轴中的点近似成椭圆形 比如：
贝叶斯公式：
设A，B为随机事件，若同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积，则A，B相互独立。