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判斷題分類(lèi)模型的誤差大致分為兩種：訓(xùn)練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。

1.判斷題Bayes法是一種在已知后驗(yàn)概率與類(lèi)條件概率的情況下的模式分類(lèi)方法，待分樣本的分類(lèi)結(jié)果取決于各類(lèi)域中樣本的全體。

2.判斷題對(duì)于SVM分類(lèi)算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響。

3.判斷題分類(lèi)和回歸都可用于預(yù)測(cè)，分類(lèi)的輸出是離散的類(lèi)別值，而回歸的輸出是連續(xù)數(shù)值。

4.判斷題聚類(lèi)（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類(lèi)標(biāo)記未知的對(duì)象類(lèi)。

5.判斷題具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。