回归与分类
回归（Regression）和分类（Classification）是机器学习中两种常见的监督学习任务，它们在目标和方法上有所不同。
回归（Regression）
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测一个具体的数值，如房价、股票价格、温度等。
关键特点：
目标变量：连续值。
输出：一个数值。
例子：线性回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归等。
应用场景：
房价预测
销售预测
股票价格预测
线性回归
线性回归（Linear Regression）是统计学和机器学习中最基础的预测建模技术之一，它用于建立和估计一个
数据分析之特征提取-PCA
常见方法
在数据分析中，特征提取是一个关键步骤，它涉及从原始数据中提取有意义的特征，以便用于后续的分析和建模。以下是一些常用的特征提取方法：
主成分分析（PCA）：
PCA是一种线性降维技术，通过将数据投影到新的正交坐标系中，提取出数据的主要成分。这些主成分是原始特征的线性组合，能够最大程度地保留数据的方差。
独立成分分析（ICA）：
ICA是一种用于分离混合信号的技术，它假设数据是由独立的非高斯信号源线性混合而成的。ICA的目标是找到这些独立的信号源。
线性判别分析（LDA）：
LDA是一种监督学习方法，用于在保持类间差异最大化的同时，减少数据的维度。LDA通过找到一
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随机森林与决策树
定义与基本概念
决策树: 树形结构的分类或回归模型，通过特征分割进行分类
随机森林: 集成学习算法，由多个决策树组成
决策树（Decision Tree）
决策树是一种用于分类和回归问题的基本算法，可以对数据进行分类和预测，主要步骤包括特征选择，决策树生成，剪枝。
特征选择：决策树通过递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类。
决策树生成：决策树从根节点开始，每个节点都是基于某个特征的分割条件，最终形成一棵树形结构。
剪枝：为了防止过拟合，通常会对生成的树进行剪枝，通过移除预测性能不佳的分支来简化模型。
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数据分析与数据挖掘浅谈
技术栈和工具分析
对于python技术栈的我们来说，走数据分析与数据挖掘是一条不错的路。
虽然也可以走前后端，但是目前的市场份额，Java和PHP仍然是主流，对于大厂而言，正在从Java到Golang过渡，所以python做前后端是有点尴尬的。
数据分析与数据挖掘常见的技术栈除了python之外，还有R、SQL、Hadoop、Spark、Hive、SPSS、SAS、Weka、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
其中拉姆目前所接触的只有python、r、spss、Scikit-learn、TensorFlow、Keras
比较熟悉的只有python的一些库，Pand
docker食用指南
什么是Docker？
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持 Docker 的平台上。它提供了简便的虚拟化解决方案，使得应用开发、测试和部署更加一致和高效。
Docker的应用场景
Web 应用的自动化打包和发布。
自动化测试和持续集成、发布。
在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。
基本概念
镜像 (Image)：镜像是一个只读模板，包含了运行应用程序所需的所有内容（代码、库、配置等
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