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对应GradientBoosting tree算法， 以下说法正确的是:
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以下说法正确的是
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挑战
在有监督学习中， 我们如何使用聚类方法？ 1. 我们可以先创建聚类类别， 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习 2. 我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习 3. 在进行监督学习之前， 我们不能新建聚类类别 4. 我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
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📝 挑战模拟试卷
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挑战
数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是
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挑战
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
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挑战
对于PCA(主成分分析)转化过的特征 , 朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立, 因为所有主要成分是正交的, 这个说法是:
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挑战
我们建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :
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挑战
请选择下面可以应用隐马尔科夫(HMM)模型的选项
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挑战
以下哪些算法, 可以用神经网络去构造: 1. KNN 2. 线性回归 3. 对数几率回归
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挑战
假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象, 我们怎么保证模型线性可分？