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判斷題

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是通過(guò)尋找超平面對(duì)樣本進(jìn)行分隔從而實(shí)現(xiàn)分類或預(yù)測(cè)的算法，分隔樣本時(shí)的原則是使得間隔最大化，尋找間隔最大的支持向量。

答案：正確

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使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，分別計(jì)算未知樣本屬于每個(gè)已知類的概率，然后選擇其中概率最大的類作為分類結(jié)果。

答案：正確

在機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù)sklearn中，Lasso是可以估計(jì)稀疏系數(shù)的線性模型，尤其適用于減少給定解決方案依賴的特征數(shù)量的場(chǎng)合。如果數(shù)據(jù)的特征過(guò)多，而其中只有一小部分是真正重要的，此時(shí)選擇Lasso比較合適。

答案：正確

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