1. 目的对多维数据进行升维或者降维的过程，得到合理的特征维度，用于模型的训练，其中降维主要有特征的融合（PCA）和特征筛选（如根据卡方分布选择最优的K个特征），本章节主要讲解PCA。2. 概念主成分分析Principal component analysis,简写为PCA，主要用于高维数据的降维操作，以提取数据的主要特征，而去除掉无用或者噪音的信息。3. 理论依据PCA主要是将原来特征所在的一组
目的：统计指定范围整数内的素数集合素数的判断：假设a * b = N,则a 和 b不能同时大于N的算数平方根 如果N不能被≤N的开方的整数，整除，则N为素数或质数 则分母为2...int(N^0.5) 由于range函数为前闭后开，则分母范围为：range(2, int(math.sqrt(N)) + 1)方法：python内置的推导式写法（for循环）python内置的filter函数-自定义函
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