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数据挖掘试题一 分错)，但也就为了能够对样本完全正确 征提取有何区别 回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数 g(x)。回归问 题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出 y (实数)是 )。也就是使用 性。 集，目标是我们不告诉计算机怎么做，而是让它(计算机)自己去学习怎样做一 最大回报的决定。半监督学习(Semi-supervised Learning)是模式识别和机器 数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探 广泛地应用于缺损数据、截尾数。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率 (probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其 中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在 机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经 值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化(M)，最大化在 E 步上求得的最 题。 类和改进

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