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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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