题目加载中…
以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？
中级单选题1784 次浏览0 人挑战
用户挑战记录
相关题目
- 在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。
- 假设我们要解决一个二类分类问题, 我们已经建立好了模型, 输出是0或1, 初始时设阈值为0.5, 超过0.5概率估计, 就判别为1, 否则就判别为0 ; 如果我们现在用另一个大于0.5的阈值, 那么现在关于模型说法, 正确的是 : 1 模型分类的召回率会降低或不变2 模型分类的召回率会升高3 模型分类准确率会升高或不变4 模型分类准确率会降低
- 一个二进制源X发出符号集为{-1,1}，经过离散无记忆信道传输，由于信道中噪音的存在，接收端Y收到符号集为{-1,1,0}。已知P(x=-1)=1/4，P(x=1)=3/4，P(y=-1|x=-1)=4/5，P(y=0|x=-1)=1/5，P(y=1|x=1)=3/4，P(y=0|x=1)=1/4，求条件熵H(Y|X)（ ）
- 对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是（）
- 对于PCA说法正确的是 : 1. 我们必须在使用PCA前规范化数据 2. 我们应该选择使得模型有最大variance的主成分 3. 我们应该选择使得模型有最小variance的主成分 4. 我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化
推荐
想要系统学习？查看我们的 模拟试卷