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在聚類分析當中,簇內(nèi)的相似性越大,簇間的差別越大,聚類的效果就越差。
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SVM是這樣一個分類器,他尋找具有最小邊緣的超平面,因此它也經(jīng)常被稱為最小邊緣分類器(minimal marginc lassifier)。
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在決策樹中,隨著樹中結點數(shù)變得太大,即使模型的訓練誤差還在繼續(xù)減低,但是檢驗誤差開始增大,這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。
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