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異常值會給分類算法帶來很大的干擾,因此要刪除異常值。
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分類模型的誤差大致分為兩種:訓(xùn)練誤差(training error)和泛化誤差(generalization error)。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不需要考慮變量是否共線,因此比邏輯回歸的實施應(yīng)用要簡單很多。
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