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判斷題支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是通過尋找超平面對樣本進(jìn)行分隔從而實(shí)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。

1.判斷題使用樸素貝葉斯算法進(jìn)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。

2.判斷題在機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)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。

3.判斷題如果DataFrame對象中索引是日期時間數(shù)據(jù)，或者包含日期時間類型數(shù)據(jù)列，可以使用resample（）方法進(jìn)行重采樣，實(shí)現(xiàn)按時間段進(jìn)行統(tǒng)計查看員工業(yè)績的功能。

4.判斷題擴(kuò)展庫pandas中DataFrame對象的drop_duplicates（）方法可以用來刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。

5.判斷題使用擴(kuò)展庫pandas的函數(shù)read_excel（）讀取Excel文件時，可以使用參數(shù)na_values指定哪些值被解釋為缺失值。