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L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力,但L1范数做不到这一点。

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L1正则先验服从高斯分布,L2正则先验服从拉普拉斯分布。

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K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

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k近邻学习是一种常用的无监督学习方法,其工作机制为:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于

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KNN最近邻方法在样本较少但典型性好的情况下效果较好。

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KNN可以较好地避免样本的不平衡问题。

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K-means可以聚成螺旋分布形状的样本。

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Kmeans不可以直接来对文本分类。

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HDFS为海量的数据提供了计算架构。

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Hadoop有三种安装模式,分别是单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式。

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