Udacity_Intro-to-Machine-Learning

Udacity_ 机器学习简介 数据概览 安然有这么多员工，但只有其中一些人卷入了丑闻。 我们已经知道参与其中的一小部分人，但我们不知道所有这些人，因此在这个项目中，我们试图利用机器学习技术找出还有谁可能参与了这个丑闻。 数据点总数为：144 跨类别分配（POI/非 POI）：(18, 126) 原始数据集中的特征总数为：21 此项目中使用的功能总数为：9 数据中有几个异常值。 一个明显的名称为“TOTAL”，我将其删除。 还有另一个项目的特征都为零（“LOCKHART EUGENE E”），我也删除了它。 根据我的异常值检测方法，我可以找到一些其他的异常值候选对象，但我决定保留它们，因为它们是已知的感兴趣的人 (POI)，因此保留它们可能有助于分类。 为了找出异常值，我只是在不同的数据轴上使用了散点图，例如“薪水”与“奖金”； 我还使用了降维方法 (PCA) 来使用更多信息绘制