LIN2020LOVEDA的博客

首先，将文本中的单词转换成特征向量，例如使用TF-IDF（词频-逆文本频率）来表示每个单词的重要性。训练完成后，可以将新的文本输入到SVM中，根据SVM的输出判断文本所属的类别。最后，我们使用predict()方法预测新的样本所属的类别，并使用predict_proba()方法计算样本属于各类别的概率。通过提取图像的特征向量，并将其作为SVM的输入，可以训练一个分类器来识别人脸。训练完成后，可以将新的图像输入到SVM中，并根据SVM的输出进行分类，判断图像中是否存在人脸。

决策树

强化学习概念和例子

无监督学习和有监督学习

KNN和K-Means

机器学习中的线性回归、逻辑回归（分类）和聚类问题的概念、原理和特点，三种问题的区别是什么？