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以下哪个是常见的时间序列算法模型 RSI MACD ARMA KDJ ...
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欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免? ...
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关于支持向量机SVM,下列说法错误的是() L2正则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛化能力 Hinge 损失函数,作用是最小化经验分类错误 分类间隔为1/||w||,||w||代表向量的模 当参数C越小时,分类间隔越大,分类错误越多,趋于欠学习 ...
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类域界面方程法中,不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是? 伪逆法 感知器算法 基于二次准则的H-K算法 势函数法 ...
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假设张三的mp3里有1000首歌,现在希望设计一种随机算法来随机播放。与普通随机模式不同的是,张三希望每首歌被随机到的概率是与一首歌的豆瓣评分(0~10分)成正比的,如朴树的《平凡之路》评分为8.9分,逃跑计划的《夜空中最亮的星》评分为9.5分,则希望听《平凡之路》的概率与《夜空中最亮的星》的概率比为89:95。现在我们已知这1000首歌的豆瓣评分: (1)请设计一种随机算法来满足张三的需求。 (2)写代码实现自己的算法。 ...
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机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是? 使用L1可以得到稀疏的权值 使用L1可以得到平滑的权值 使用L2可以得到稀疏的权值 使用L2可以得到平滑的权值 ...
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下面有关分类算法的准确率,召回率,F1 值的描述,错误的是? 准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率 召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率 正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高 为了解决准确率和召回率冲突问题,引入了F1分数 ...
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下列属于无监督学习的是: k-means SVM 最大熵 CRF ...
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一般,k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好 样本较多但典型性不好 样本较少但典型性好 样本呈团状分布 样本呈链状分布 ...
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Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:() 各类别的先验概率P(C)是相等的 以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 P(X|C)是高斯分布 ...
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