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支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是通過尋找超平面對樣本進行分隔從而實現(xiàn)分類或預(yù)測的算法,分隔樣本時的原則是使得間隔最大化,尋找間隔最大的支持向量。
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使用樸素貝葉斯算法進行分類時,分別計算未知樣本屬于每個已知類的概率,然后選擇其中概率最大的類作為分類結(jié)果。
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在機器學(xué)習(xí)擴展庫sklearn中,Lasso是可以估計稀疏系數(shù)的線性模型,尤其適用于減少給定解決方案依賴的特征數(shù)量的場合。如果數(shù)據(jù)的特征過多,而其中只有一小部分是真正重要的,此時選擇Lasso比較合適。
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