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以下属于决策树学习常用的算法有()

A. ID3
B. C4.5
CART
D. 拟牛顿法

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利用核技巧时,对于给定的核,特征空间和映射函数的取法是唯一的。

利用核技巧,可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机,只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。

在决策树进行特征选择时,不同的特征往往具有不同的信息增益。信息增益大的特征分类能力更弱

对于线性可分的训练数据而言,线性可分分离超平面有无穷多个,几何间隔最大的分离超平面也有无穷多个。

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