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下面的交叉验证方法: i. 有放回的Bootstrap方法 ii. 留一个测试样本的交叉验证 iii. 5折交叉验证 iv. 重复两次的5折教程验证 当样本是1000时，下面执行时间的顺序，正确的是

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变量选择是用来选择最好的判别器子集， 如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？1. 多个变量其实有相同的用处2. 变量对于模型的解释有多大作用3. 特征携带的信息4. 交叉验证

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下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是？

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下面哪个/些选项对 K 折交叉验证的描述是正确的？1.增大 K 将导致交叉验证结果时需要更多的时间 2.更大的 K 值相比于小 K 值将对交叉验证结构有更高的信心 3.如果 K=N，那么其称为留一交叉验证，其中 N 为验证集中的样本数量

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假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它可以使用 100% 的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。

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以下对经典K-means聚类算法解释正确的是

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SVM的效率依赖于

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假设你训练了一个基于线性核的SVM，多项式阶数为2，在训练集和测试集上准确率都为100%。如果增加模型复杂度或核函数的多项式阶数，将会发生什么？

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想象一下，机器学习中有1000个输入特征和1个目标特征，必须根据输入特征和目标特征之间的关系选择100个最重要的特征。你认为这是减少维数的例子吗？

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最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA的？1.PCA是一种无监督的方法 2.它搜索数据具有最大差异的方向 3.主成分的最大数量4.所有主成分彼此正交

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