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主成分分析(PCA)只能用于降维,不能用于特征提取或数据压缩。
K-近邻(KNN)算法在分类任务中,会根据最近的K个邻居的类别来决定样本的类别。
监督学习中的训练数据不包含任何标记信息。
数据预处理通常包括数据清洗、特征缩放和特征选择等步骤。
过拟合确实无法彻底避免,我们可以通过各种技术如正则化、交叉验证等来缓解过拟合,减小其风险。
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