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非線性分類算法里的比較著名的KNN，K近鄰算法。它的優點是原理簡單且能處理非線性數據，對異常值不敏感。但缺點就是計算效率低，處理大數據時比較慢，因此也更適合數據量不大且數據集維度不高的情況。 集成學習算法里，RandomForest隨機森林算法很有代表性，它最顯著的優點是抗過擬合能力強。 所謂過擬合，指的是模型在訓練數據上表現非常好，精度很高。但遇到新數據，精度就崩了。

加載采用位移加載，約束為固接約束（具體見圖8）。