机器学习面试题库：31-40题（4day）

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SVM广泛应用于实际问题中，包括回归，聚类，手写数字识别等。
SVM（支持向量机）主要用于分类问题，主要的应用场景有字符识别、面部识别、行人检测、文本分类等领域。通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类通常将其分解为多个二元分类问题，再进行分类。
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有时绘制较小维数据非常有用，可以使用前两个主要分量，然后使用散点图可视化数据。

所有算法都是降维算法的例子。

降低数据维数将花费更少的时间来训练模型。

如果列的缺失值太多（例如99％），那么可以删除这些列。
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可以在上图中看到，主成分的数量为30时以最小的数量得到最大的方差。

LDA最多产生c-1个判别向量。