A.多维缩放
B.主成分分析
C.核化线性降维
D.流形学习
E.度量学习
A.保证模型尽可能的简单,避免过拟合
B.约束模型特征
C.最小化问题
D.最大化问题
开始考试点击查看答案A.L1范数为x向量各个元素绝对值之和
B.L2范数为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius 范数
C.L1范数可以使权值稀疏,方便特征提取
D.L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力
开始考试点击查看答案A.主成分分析PCA
B.线性判别分析LDA
C.深度学习SparseAutoEncoder
D.矩阵奇异值分解SVD
开始考试点击查看答案A.使用正向选择法(Forward Selection )
B.使用反向消除法(Backward Elimination )
C.逐步选择消除法(Stepwise )
D.计算不同特征之间的相关系数,删去相关系数高的特征之一
开始考试点击查看答案A.R-Squared
B.Adjusted R-Squared
C.F Statistics
D.RMSE / MSE / MAE
开始考试点击查看答案A.分支界限法
B.浮动搜索法
C.信息嫡
D.AIC
开始考试点击查看答案A.减少特征数量、降维
B.使模型泛化能力更强
C.增强模型拟合能力
D.减少过拟合。
开始考试点击查看答案A.若正则化参数λ过大,可能会导致出现欠拟合现象
B.若λ太大,则梯度下降可能不收敛
C.取一个合理的λ,可以更好地应用正则化
D.如果令λ很大的话,为了使CostFunction尽可能的小,所有θ(不包括θ0)都会在一定程度上减小
开始考试点击查看答案A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度
B.特征数据归一化有可能提高模型的精度
C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况
D.概率模型不需要做归一化处理
E."
开始考试点击查看答案A.同类样例的投影点尽可能近
B.异类样例的投影点尽可能远
C.同类样例的投影点尽可能远
D.异类样例的投影点尽可能近
E."
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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