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特征选择与稀疏学习是机器学习中重要的技术，主要用于提升模型的性能和可解释性，特别是在高维数据场景中（如文本处理、生物信息学）。

贝叶斯分类器是一种基于 贝叶斯定理 的统计分类方法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测和图像识别等任务。

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支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种用于分类和回归任务的监督学习算法，尤其在小样本、高维数据的分类问题中表现优异。

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生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型。它采用对抗思想，通过两个网络的博弈

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