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使用朴素贝叶斯算法进行分类时,分别计算未知样本属于每个已知类的概率,然后选择其中概率最大的类作为分类结果。
使用朴素贝叶斯算法进行分类时,分别计算未知样本属于每个已知类的概率,然后选择其中概率最大的类作为分类结果。
A.正确
B.错误
正确答案:正确
标签:
Python数据分析与数据可视化
概率
样本
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在机器学习扩展库sklearn中,Lasso是可以估计稀疏系数的线性模型,尤其适用于减少给定解决方案依赖的特征数量的场合。如果数据的特征过多,而其中只有一小部分是真正重要的,此时选择Lasso比较合适。
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是通过寻找超平面对样本进行分隔从而实现分类或预测的算法,分隔样本时的原则是使得间隔最大化,寻找间隔最大的支持向量。