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文檔簡介
1、一般學(xué)習(xí)算法使用全體訓(xùn)練樣例去構(gòu)造分類器，全體訓(xùn)練樣例中往往包含噪音數(shù)據(jù)，冗余數(shù)據(jù)。但是有的算法對(duì)噪音數(shù)據(jù)特別敏感，有的算法對(duì)于大數(shù)據(jù)集效率特別低。
樣例挑選算法是依照某種原則從原始數(shù)據(jù)集中挑出有用的、具有代表性的樣例予集，用這個(gè)子集中的樣例訓(xùn)練出來的分類器的性能并不低于用全體樣例訓(xùn)練得到的分類器。機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集的冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)會(huì)影響分類器的泛化能力和訓(xùn)練速度，而樣例挑選算法具有壓縮冗余和排除噪聲的能力，對(duì)于提高分
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