¥5.00
推荐等级:A.AIC赤池信息准则
B.LARS嵌入式特征选择方法
C.LVW包裹式特征选择方法
D.Relief过滤式特征选择方法
开始考试练习点击查看答案A.条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器
B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题
C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布,因此吉布斯采样算法的收敛速度很快
D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时,线性判别分析产生贝叶斯最优分类器
开始考试练习点击查看答案A.关联分析
B.分类和预测分析
C.聚类分析
D.偏差分析
开始考试练习点击查看答案A.稀疏性指的是矩阵中有许多列与当前学习任务无关
B.稀疏样本可减少学习任务的计算开销
C.学习任务难度可能有所降低
D.稀疏矩阵没有高效的存储方法
开始考试练习点击查看答案A.最小最大损失准则
B.最小误判概率准则
C.最小损失准则
D.N-P判决
开始考试练习点击查看答案A.均方误差
B.均方根误差
C.平均绝对误差
D.交叉嫡
开始考试练习点击查看答案A.密度估计
B.异常检测
C.线性回归
D.聚类分析
开始考试练习点击查看答案A.梯度下降法
B.牛顿法
C.极大似然法
D.逻辑回归
开始考试练习点击查看答案A.线性回归分析
B.非线性回归分析
C.一元回归分析
D.多元回归分析
E.综合回归分析
开始考试练习点击查看答案A.移除两个共线变量
B.不移除两个变量,而是移除一个
C.移除相关变量可能会导致信息损失,可以使用惩罚线性回归模型(如ridge或lasso regression)
开始考试练习点击查看答案高中教育高考语文(重庆卷)2013年普通高等学校招生全国统一考试
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