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如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（ ）

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一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：

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以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有( ) 1)混合高斯模型2)条件随机场模型3)区分度训练4)隐马尔科夫模型

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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？

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下面哪个选项中哪一项属于确定性算法？

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？

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下列属于无监督学习的是

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对数几率回归（logistics regression）和一般回归分析有什么区别？

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“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是（）

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对于信息增益, 决策树分裂节点, 下面说法正确的是（）1 纯度高的节点需要更多的信息去区分2 信息增益可以用”1比特-熵”获得3 如果选择一个属性具有许多归类值, 那么这个信息增益是有偏差的

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