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當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
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當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
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假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
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