本节内容包括Redis简介、安装Redis和Redis实例演示等，Redis在Window系统安装教程可参考https://dblab.xmu.edu.cn/blog/131/#more-131
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在机器学习中非常重要的任务就是模型选择，或者使用数据来找到具体问题的最佳的模型和参数，这个过程也叫做调试（Tuning）。调试可以在独立的估计器中完成（如逻辑斯蒂回归），也可以在包含多样算法、特征工程和其他步骤的工作流中完成。用户应该一次性调优整个工作流，而不是独立的调整PipeLine中的每个组成部分。
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特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。
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协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据邻居用户(与目标用户兴趣相似的用户)的偏好信息产生对目标用户的推荐列表。
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KMeans 是一个迭代求解的聚类算法，其属于 划分（Partitioning） 型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。
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