本文主要是介绍吴恩达机器学习笔记 三十六 异常检测选择使用什么特征，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
对于监督学习，有一些多余的特征影响不大，对于无监督学习，更难发现哪些特征是可忽略的。
对于无监督学习，尽量使特征是高斯分布的。例如下图中 x 的分布看起来不是对称的钟形分布，可以通过取对数使它变得更像高斯分布，这样会使模型更好地拟合数据。实际中可以尝试几个不同的 c 来确定哪个使数据变得更加像高斯分布。不加 c 的话有的 x 会使 log函数没有意义，尝试加一个小小的 c 并不断调整。
注意，对训练集做的操作同样也要对交叉验证集和测试集做。
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