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分群(clustering、聚類)是非監督式學習的一種,它能夠將大量數據分為多個不同的組或"聚類"。在這些分群中,同一群的數據之間的相似度很...
(因為只是複習用,如果非必要,就不解釋原理了) 所謂降維-降低維度,在機器學習中,簡單說 就是將特徵數量減少 舉個例子在畫圖時 一個特徵(一維) 我們能記為 兩...
在機器學習中,直觀的會認為資料量越大、特徵越多,能獲得更好的預測結果,但實際上資料要判斷是否有離群值(異常值)、是否資料不平衡、是否有雜訊(EX:NA值、誤植、...