核函数的种类和应用场景。
参考回答：
线性核、多项式核、高斯核。
特征维数高选择线性核
样本数量可观、特征少选择高斯核（非线性核）
样本数量非常多选择线性核（避免造成庞大的计算量）
详情：支持向量机
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校验者: @FontTian @numpy 翻译者: @程威 The sklearn.metrics.pairwise 子模块实现了用于评估成对距离或样本集合之间的联系的实用程序。 本模块同时包含距离度量和核函数，对于这两者这里提供一个简短的总结。 距离度量是形如 d(a, b) 例如 d(a, b) < d(a, c) 如果对象 a 和 b 被认为 “更加相似” 相比于 a 和 c. 两个
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本文向大家介绍核函数的作用相关面试题，主要包含被问及核函数的作用时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 核函数隐含着一个从低维空间到高维空间的映射,这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。
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本文向大家介绍SVM所有核函数的了解应用，SVM的损失函数相关面试题，主要包含被问及SVM所有核函数的了解应用，SVM的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： SVM核函数： 1 核函数本质 核函数的本质可以概括为如下三点： 1）实际应用中，常常遇到线性不可分的情况。针对这种情况，常用做法是把样例特征映射到高维空间中，转化为线性可分问题。 2）将样例特征映射到高维空间，可能
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本文向大家介绍分类算法列一下有多少种？应用场景。相关面试题，主要包含被问及分类算法列一下有多少种？应用场景。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 单一的分类方法主要包括：LR逻辑回归，SVM支持向量机，DT决策树、NB朴素贝叶斯、NN人工神经网络、K-近邻；集成学习算法：基于Bagging和Boosting算法思想，RF随机森林,GBDT，Adaboost,XGboost。
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在线性回归原理小结中，我们讲到了如何将多项式回归转化为线性回归。 比如一个只有两个特征的p次方多项式回归的模型： $$ h_theta(x_1, x_2) = theta_0 + theta_{1}x_1 + theta_{2}x_{2} + theta_{3}x_1{2} + theta_{4}x_2{2} + theta_{5}x_{1}x_2 $$ 我们令$$x_0 = 1, x_1 = x
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函数（我们Java中的方法）可以使用fun关键字就可以定义: fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { } 如果你没有指定它的返回值，它就会返回Unit，与Java中的void类似，但是Unit是一个真正的对象。你当然也可以指定任何其它的返回类型： fun add(x: Int, y: Int) : Int { return x + y } 小