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主成分分析、线性判别分析和矩阵奇异值分解都可以用于特征降维。

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支持向量机是针对二分类任务设计的，也可直接应用于多分类任务。

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正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高。

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针对历史存量数据，结合数据仓库建设逐步完成数据标准制定；针对新增和变更数据，组织业务、数据和技术人员持续开展常态数据标准维护。

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在训练完 SVM 之后，舍去所有非支持向量，只保留支持向量不会影响模型分类能力。。

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在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是学习率太低。

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在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条曲线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小

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在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。

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在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式

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在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好。

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