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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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最出名的降维算法是 PCA 和 t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的？

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给定三个变量 X，Y，Z。(X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 的 Pearson 相关性系数分别为 C1、C2 和 C3。现在 X 的所有值加 2（即 X+2），Y 的全部值减 2（即 Y-2），Z 保持不变。那么运算之后的 (X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 相关性系数分别为 D1、D2 和 D3。现在试问 D1、D2、D3 和 C1、C2、C3 之间的关系是什么？

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为了得到和 SVD 一样的投射（projection），你需要在 PCA 中怎样做？

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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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在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有

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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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（假设precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN。）在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的（）

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下列选项中,识别模式与其他不一样的是

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