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由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數進行分類,因此它們不可能過度擬合。
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當MAP中使用的先驗是參數空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
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當數據集標簽錯誤的數據點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
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