未知数据

我正在使用R语言进行机器学习工作，需要解决一个支持向量机的多分类问题。具体来说，我需要通过训练一组数据集，对新输入的未知数据进行分类。我已经了解到SVM是一种非常有效的分类算法，可以将分类问题转换成最大化超平面和支持向量之间的间隔的优化问题。但我仍然不知道如何在R语言...

我最近在使用朴素贝叶斯分类模型时遇到了一个问题：如何处理类别不明显或者未知的数据？在我的数据集中，有一些样本的类别并不明显，或者有些数据甚至没有被分类过。这给我的分类结果带来了一些困扰。于是我想请教大家，有什么好的解决方法或者技巧可以应对这种情况吗？希望有经验的...

我喜欢研究机器学习相关的算法，但对于k近邻算法在对未知数据进行判断的过程中，仍有些困惑。具体来说，我已经使用了训练数据集来训练模型，并已经得到了最佳的k值，但现在我想了解如何使用该模型来对新的、未知的数据进行分类或预测。我想了解这个过程中的计算方法和步骤，是否需要...

我想了解一下，在k近邻算法中如何进行特征选择。我知道，k近邻算法是基于相邻数据点的相似性来预测未知数据点的标签。特征选择在这个算法中非常重要，因为选择正确的特征可以大大提高算法的准确性和效率。我希望了解具体的特征选择方法和算法实现的步骤，以及如何在k近邻算法中优化特...

我在学习机器学习的过程中，发现在建立神经网络模型时，有时候会遇到欠拟合的问题，这会导致模型无法很好的拟合训练数据集，并且在未知数据上的预测效果也很差。我尝试过一些调整方法，例如增加更多的训练数据、调整网络结构等，但并没有很好的解决欠拟合的问题。所以我想请问一下，...