A.避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳
B.降低陷入局部极小点的风险
C.假设空间扩大有可能学得更好的近似
D.多学习器结合有可能冲突
A.投票法
B.排序法
C.元规则法
D.调研法
开始考试点击查看答案A.数据样本扰动
B.输入属性扰动
C.输出表示扰动
D.算法参数扰动
开始考试点击查看答案A.朴素贝叶斯
B.隐马尔科夫模型
C.线性回归模型
D.深度信念网络
开始考试点击查看答案A.非监督学习的样本数据是要求带标签的
B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签
C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈
D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据
开始考试点击查看答案A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
开始考试点击查看答案A.不需要做缺失值处理
B.不需要处理噪声
C.不需要做特征选择
D.不需要平衡数据集
开始考试点击查看答案A.决策树选择的随机性
B.数据集的随机性
C.待选特征的随机性
D.参数选择的随机性
开始考试点击查看答案A.随机森林是减少模型的方差,而GBDT是减少模型的偏差
B.组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成
C.随机森林的结果是多数表决的,而GBDT则是多棵树累加之和
D.随机森林对异常值不敏感,而GBDT对异常值比较敏感
开始考试点击查看答案A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器
B.EM算法即是期望最大化算法
C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数
D.EM算法是一种迭代式的方法
开始考试点击查看答案A.首先可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法
B.应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
C.在应用监督式学习之前,不能创建聚类
D.在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
开始考试点击查看答案高中教育高考英语高考英语完形解题策略训练二
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