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判斷題SVM是這樣一個(gè)分類器，他尋找具有最小邊緣的超平面，因此它也經(jīng)常被稱為最小邊緣分類器（minimal marginc lassifier）。

1.判斷題在決策樹中，隨著樹中結(jié)點(diǎn)數(shù)變得太大，即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗(yàn)誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。

2.判斷題Bayes法是一種在已知后驗(yàn)概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。

3.判斷題對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結(jié)果沒有影響。

4.判斷題聚類（clustering）是這樣的過程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo)記未知的對象類。

5.判斷題具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。