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1、LASSO重归
性能、强项"做除法" 工作原理、使用L1正则化惩戒,将不非常重要的特色常数文件压缩为0,继承最关健的字段 应用场景、结构特征人数远大于模板数的高维统计数剧(如新陈代谢、淀粉酶等组学统计数剧)2、扶持向量机(SVM)
优点和缺点:选择利润最大化分类别界限 基本原理:在高维服务器中画一个"分界限",建康组和常见疾病组空距一条线越远更好 不一样:范本量好大但优点方面高的区分间题 3:个数森林视频(Random Forest) 作用 多战略树ibms,具有强鲁棒性与抗过线性拟合意识 作用 结合多棵行为树,可以通过微信投票(少数几个顺从绝对多数)大幅度降低误判高风险 环境 数据表格具有的噪音、特性间问题繁琐的的场景2、细则定量分析过程
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3、为甚东西取"在一起"更靠普?
采取"四重印证"策略——仅将同一时间被LASSO、SVM和RF相符确认为的关键共同点的碳原子例入最终能够待选名录,加强组织领导选择结局的高牢靠性。
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