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在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。
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SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal marginc lassifier)。
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在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。
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