機器學習筆試易錯題

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**注:**模型的特徵數量,暗示模型變複雜;增加樣本數量是爲了解決過擬合,即減少方差。
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注:此處的x: yes, no,按下面的思路分別計算,最大的是A
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注: γ 越大,高斯核函數對應的曲線就越尖瘦。這樣,運用核技巧得到的 SVM 分類面就更加曲折複雜,甚至會將許多樣本隔離成單個的小島。
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