本文介绍了集成学习的概念，它是通过结合多个学习算法来提升性能。支持向量机和软间隔在分类中起到关键作用，而核函数用于解决非线性问题。VC维衡量了模型的复杂度。生成式模型和判别式模型各有优缺点，前者能建模数据分布，后者更擅长边界决策。监督学习通常采用判别式方法，如SVM，而无监督学习则常使用生成式方法，如K-means聚类。KNN是典型的判别式算法，而K-means则是生成式聚类方法。
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集成学习
支持向量机
软间隔
核函数
VC维
生成式模型
判别式模型
生成式模型和判别式模型各有什么优缺点？
监督学习是判别式方法，无监督学习是生成式方法？
分类是判别式方法，聚类是生成式方法？KNN，K-means分别是什么方法？
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支持向量机
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核函数
VC维
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监督学习是判别式方法，无监督学习是生成式方法？
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