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【判断题】
在相同维度的特征空间中,分类器函数形式的阶次越低,其VC维也越小,在样本集数量有限的情况下,训练好的分类器结构风险也越小,泛化能力越强。
A.
正确
B.
错误
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分类器
特征空间
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参考答案:
举一反三
【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】总类内离散度矩阵适合用于处理无类别标签样本集。( )
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】下列选项中,最常见的评价分类器好坏的指标是()。
A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
查看完整题目与答案
【简答题】试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。
查看完整题目与答案
【简答题】卧式分类器的操作过程。
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
数据挖掘工程师考试题目
【判断题】Adaboost算法的核心思想是下一个分类器更关注上一轮分错的样本。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【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)
查看完整题目与答案
【判断题】在光学字符识别中,使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【简答题】特征空间
查看完整题目与答案
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A.
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A.
正确
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A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
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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
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A.
正确
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A.
组合(ensemble)
B.
聚集(aggregate)
C.
合并(combination)
D.
投票(voting)
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【判断题】在光学字符识别中,使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
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【简答题】特征空间
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