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
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.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
开始考试点击查看答案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.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A.特征选取
B.模式相似性测度
C.分类准则
D.已知类别的样本质量
开始考试点击查看答案A.在K均值聚类算法中,必须在运行算法前选定想要的簇的个数
B.在K均值聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数
C.在层次聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数
D.K均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多
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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