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2、可以支持向量机(SVM)

共同点：收集较好进行分类周围 基本原理：在高维区域中画好几条"分边界"，绿色健康组和皮肤疾病组相距此条线越远越长 3d场景：范例量不太但的特征要素高的归类现象 3：随机性树丛(Random Forest) 亮点 多战略树ibms，兼备强鲁棒性与抗过线性拟合效率 原理图 集成化多棵投资决策树，经由从投票（少量服从领导往往）减小误判风险隐患 情况 信息长期存在燥声、症状间联系繁杂的的场景

2、基准分享操作流程

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3、为那些取"相交"更可信？

主要采用"三大查证"攻略 ——仅将并且被LASSO、SVM和RF相符界定为主要优点的原子核归入不可能得票数各单，保障选择结杲的高可信度性。

重点性结构特征顺序图

为些什么如何严厉？

1、一种神经网络算法可能性受数值的噪音误导性（"看错"）

2、六种各个原因的法求此外"看错"的概率计算较低

3、相交特征英文恰恰代表会更准定、更本质上的生物工程学移动信号

多类别重要的共同点Venn图

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