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    少数样本和特征的机器学习算法

    我打算做一个是/否分类器 . 问题是数据不是来自我，所以我必须处理我所得到的 . 我有大约150个样本，每个样本包含3个特征，这些特征是连续的数字变量 . 我知道数据集非常小 . 我想问你两个问题： A）最好的机器学习算法是什么？ SVM？一个神经网络？我读过的所有内容似乎都需要一个大数据集 . B）我可以通过添加一些不包含所有特征的样本来使数据集更大一些，只有一个或两个 . 我已经读过你可以在这...
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