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机器学习理论导引:划分机制及一致性
本文章介绍了机器学习中的划分机制及其一致性,包括划分后的区域足够小以捕捉数据的局部信息,以及划分后的区域包含足够多的训练样本以保证“少数服从多数”方法的有效性。- 273
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