主成分
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本篇文章以淺顯易懂的方式介紹主成分分析（PCA），說明其原理、步驟及應用，並透過生活化的例子（打包行李）幫助讀者理解，最後設計小測驗加深印象。
✍️ 文／未來的資料科學家練習生
你有沒有發現一件事？
拍照時，角度對了，臉就小一圈
整理資料時，有些數據方向「特別有代表性」
做模型時，我們常想抓出「真正重要的變化方向」
這些，其實都跟今天要介紹的主角有關──
👉 特徵值（Eigenvalue）與特徵向量（Eigenvector）
作為資深上班族，平日久坐辦公室，下班或假日則是不斷挑戰自己的運動愛好者。
「閒」不會出現在我的字典裡，就連通勤趕捷，我都是小跑步迎向接下來的行程。無論在下班後教學瑜珈，或是週末的馬術訓練，衝浪等這些活動才是釋放我對生活的熱情。
隨著教課量增加，運動量的提升，不只需要肌耐力和柔軟度的筋膜放鬆，更需
過25歲後，膠原蛋白流失真的很快，也越來越注重由內而外的保養🌼
這款是來自大地康健生技的西印度櫻桃膠原飲，選用來自台灣契作的天然果汁與專利膠原酵素技術，喝得安心，也很適合當作日常補充的飲品💝
✔ 主成分：西印度櫻桃、檸檬萃取、膠原蛋白
✔ 輔助加持：蘋果汁、枸杞、甘草、蔬果纖維
PCA透過尋找資料最大變異方向，把多維特徵壓縮成少數互不相關的主成分，既保留關鍵資訊，又去除雜訊與冗餘。它大幅降低維度詛咒帶來的計算負擔，並將高維數據轉換成易於解釋的 2D/3D 視覺，協助後續聚類、分類或特徵選取。若先做標準化並利用解釋變異量挑選主成分，可在效率與資訊量之間取得最佳平衡。
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🌟 監督學習演算法（Supervised Learning Algorithms）
1️⃣ 線性回歸（Linear Regression）
應用場景：數值型預測，例如房價預測。
優勢：
簡單易懂，適合初學者。
對於線性關係的數據擬合效果佳。
局限：
無法處理非線性資料。
對異常值敏
多重共線性是指迴歸模型中，自變數（特徵）之間存在高度線性相關的現象，這會導致模型對各變數獨立影響估計的困難，並降低其解釋性和預測能力。本文將探討多重共線性的定義、成因、影響以及如何識別和解決這一問題，從而提升模型的穩定性和準確性。
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
