對於R^2值，在0-1間，越接近1效果越好
兩個一起用不能只用一個哦！
||x-u||^2歐式距離，範式。最平緩就是（K-means）質心最優的位置！
算法回顧
集成學習模型好呀！！最優點就是所有底層都是決策樹處理的。
多用的算法就很多了，哈哈！！邏輯迴歸很快的。對於SVM最好的思想是找到類別中，距離最近的樣本點距離分割線最遠，不太懂的話去百度一些SVM圖片看看就好了。
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對於R^2值，在0-1間，越接近1效果越好
兩個一起用不能只用一個哦！
||x-u||^2歐式距離，範式。最平緩就是（K-means）質心最優的位置！
集成學習模型好呀！！最優點就是所有底層都是決策樹處理的。
多用的算法就很多了，哈哈！！邏輯迴歸很快的。對於SVM最好的思想是找到類別中，距離最近的樣本點距離分割線最遠，不太懂的話去百度一些SVM圖片看看就好了。
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