面试中问到的，欢迎讨论

在你所知的机器学习算法中，哪个抗噪能力最强？哪个对采样不敏感？欢迎大佬们来讨论
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抗噪能力强，我理解是对异常点不敏感的：KNN，DBSCAN 采样不敏感，我理解是variance小的算法：RF或者XGBOOST
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发布于 2018-08-29 15:45
集成学习
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发布于 2018-08-29 15:43
采样不敏感是什么？是指样本分布不平衡的情况吗？SVM吧，只与支撑向量有关。
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发布于 2018-08-29 16:13
集成类的模型，对噪声不敏感，如RF，但是采样不敏感是什么意思，没理解，比如？
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发布于 2018-08-29 16:09

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