鄙人有两个问题，希望大家可以能解答一下，解答几个无所谓，您们开心就好
1.决策边界上的点是更有价值的吗？
2.学习非平衡数据集时是否应该更加注重决策边界上的值？
关于决策边界上点的一些问题
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关注对于判别式模型来说，一般决策边界上的样本比较有价值。例如支持向量机只取决于离决策边界最近的样本，这些样本叫做支持向量；但对于生成式模型来说，并不依靠决策边界进行决策，所以样本一视同仁，例如各种概率模型。
学习非平衡数据集时是否应该更加注重决策边界上的值，这是基于什么情况来提问的呢？一般而言，非平衡数据集引入了人为采样的先验分布，对机器学习是有不利影响的，通常先进行数据均衡化处理。
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