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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,因此它也經常被稱為最小邊緣分類器(minimal margin classifier)
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判斷題
在決策樹中,隨著樹中結點數變得太大,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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判斷題
分類模型的誤差大致分為兩種:訓練誤差(training error)和泛化誤差(generalization error)。
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