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【多选题】

LDA降维和PCA降维的相同之处包括( )。

A.
两者均可以对数据进行降维
B.
都是有监督的降维方法
C.
都可以用于分类
D.
两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想
E.
两者都假设数据符合高斯分布
题目标签：降维
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参考答案：
举一反三

【多选题】当引入ID类型特征时为什么需要降维？（）
A.
参数量增多
B.
无用信息增多
C.
容易发生过拟合
D.
模型不支持多维ID类型特征
查看完整题目与答案

【多选题】下列选项中属于特征降维的优点的是？
A.
增加有用的特征
B.
降低模式识别任务的复杂度
C.
提升分类决策的正确率
D.
用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统
查看完整题目与答案

【判断题】PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案

【单选题】以下哪种方法不能实现特征降维？
A.
线性判别分析
B.
自编码器
C.
梯度下降法
D.
主成分分析PCA
查看完整题目与答案

【多选题】下列属于特征降维的方法有()。
A.
PCA
B.
LDA
C.
One-Hot
D.
Code-Decode
查看完整题目与答案

【简答题】降维
查看完整题目与答案

【多选题】以下哪些选项是降维处理的目的？（ ）
A.
增加计算效率
B.
降低存储要求
C.
降低数据维度
D.
提高计算精度
查看完整题目与答案

【单选题】非线性降维的方法有：
A.
多元尺度分析
B.
核方法
C.
流形学习方法
D.
以上都是
查看完整题目与答案

【单选题】使用( )算法可以对UBM降维
A.
SVM
B.
MAP
C.
i-vector
D.
PLDA
查看完整题目与答案

【单选题】以下函数能够实现降维打击的是：
A.
.reshape(shape)
B.
.resize(shape)
C.
.swapaxes(ax1,ax2)
D.
.flatten()
查看完整题目与答案
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【多选题】下列选项中属于特征降维的优点的是？
A.
增加有用的特征
B.
降低模式识别任务的复杂度
C.
提升分类决策的正确率
D.
用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统
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【判断题】PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】以下哪种方法不能实现特征降维？
A.
线性判别分析
B.
自编码器
C.
梯度下降法
D.
主成分分析PCA
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【多选题】下列属于特征降维的方法有()。
A.
PCA
B.
LDA
C.
One-Hot
D.
Code-Decode
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【多选题】以下哪些选项是降维处理的目的？（ ）
A.
增加计算效率
B.
降低存储要求
C.
降低数据维度
D.
提高计算精度
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A.
多元尺度分析
B.
核方法
C.
流形学习方法
D.
以上都是
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【单选题】使用( )算法可以对UBM降维
A.
SVM
B.
MAP
C.
i-vector
D.
PLDA
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【单选题】以下函数能够实现降维打击的是：
A.
.reshape(shape)
B.
.resize(shape)
C.
.swapaxes(ax1,ax2)
D.
.flatten()
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