关于#机器学习#的问题，如何解决？

机器学习，学习竞赛入门的项目，遇到这个代码块理解不了，有人可以帮忙看一下吗，这个是什么意思

for col in train_df.columns[1:]:
    train_df[col] /= train_df[col].max()
    test_df[col] /= test_df[col].max()

这个应该是归一化，将数据缩放到0-1的范围内，train_df[col].max()是这一列的最大值

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7528275
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【机器学习与深度学习理论要点】23. 什么是学习率，作用是什么，学习率导致的问题？什么是反向传播及反向传播算法
• 除此之外, 这篇博客: 特征工程中的 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  理解实际业务场景问题是机器学习的第一步， 机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。理解问题，明确可以获得的数据。

• 您还可以看一下 王而川老师的机器学习之决策树视频教学课程中的 机器学习、监督学习与决策树小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  这段代码主要是介绍了感知器学习算法，具体来说是用逻辑或问题作为样本，通过内部循环更新权重，让感知器从数据集中学习经验，最终实现预测。以下是代码块的解释:

  1. 首先将样本数据和期望结果分别保存在sample_data和expected_results中。

  2. 给权重和偏置权重赋初值，其中权重采用了随机初始化，可以使用numpy和random工具来实现。

  3. 利用for循环，遍历所有的样本，并计算其预测结果。这里的activation_threshold指激活阈值，大于该值则预测为1，否则为0。

  4. 接下来，利用for循环进行多次迭代，调整权重和偏置权重，不断更新感知器以提高预测准确率。通过for循环内的内层循环，遍历每个样本中的所有特征来更新权重值，对于误差较小的样本，权重调整较小，而对于误差较大的样本，权重调整较大。偏置权重的更新也类似。

  5. 经过多次迭代后，感知器的预测准确率逐渐提高，当误差函数达到最小值时，感知器便会停止训练，这就是所谓的收敛。

  6. 循环结束后，输出几次迭代结果的正确数量，以及迭代次数。

  需要注意的是，这只是一个简单的感知器学习算法示例，实际应用中可能需要更多的特征和更复杂的算法来实现更精准的预测。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^