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【判断题】
一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的
A.
正确
B.
错误
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举一反三
【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
【单选题】2Python机器学习方向的第三方库是
A.
PyQt5
B.
TensorFlow
C.
random
D.
PIL
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：()
A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
【单选题】Which statement best describes the task of “dimensionality reduction” in machine learning?哪一个是机器学习中“降维”任务的正确描述？
A.
To assign a category to each item. 为每个项目分配一个类别。
B.
To find the distribution of inputs in some space. 发现某个空间中输入的分布。
C.
To group data objects. 对数据对象进行分组。
D.
To order items according to some criterion. 依据某个准则对项目进行排序。
E.
To predict a real value for each item. 预测每个项目实际的值。
F.
To simplify inputs by mapping them into a lower space.将其映射到低维空间来简化输入。
G.
None of the above is correct 以上都不正确
【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。
A.
组合（ensemble）
B.
聚集（aggregate）
C.
合并（combination）
D.
投票（voting）
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规则集的表达能力远不如决策树好
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基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
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A.
PyQt5
B.
TensorFlow
C.
random
D.
PIL
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：()
A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
【单选题】Which statement best describes the task of “dimensionality reduction” in machine learning?哪一个是机器学习中“降维”任务的正确描述？
A.
To assign a category to each item. 为每个项目分配一个类别。
B.
To find the distribution of inputs in some space. 发现某个空间中输入的分布。
C.
To group data objects. 对数据对象进行分组。
D.
To order items according to some criterion. 依据某个准则对项目进行排序。
E.
To predict a real value for each item. 预测每个项目实际的值。
F.
To simplify inputs by mapping them into a lower space.将其映射到低维空间来简化输入。
G.
None of the above is correct 以上都不正确
【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。
A.
组合（ensemble）
B.
聚集（aggregate）
C.
合并（combination）
D.
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