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下列有关SVM说法不正确的是() SVM使用核函数的过程实质是进行特征转换的过程 SVM对线性不可分的数据有较好的分类性能 SVM因为使用了核函数,因此它没有过拟合的风险 SVM的支持向量是少数的几个数据点向量 ...
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决策树的父节点和子节点的熵的大小关系是什么? 决策树的父节点更大 子节点的熵更大 两者相等 根据具体情况而定 ...
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我们对一批一维数据进行回归拟合。给定训练数据D=(xi,yi),i=1…n,其中xi∈R是一个实数,yi∈R是xi对应的回归坐标。我们拟使用线性,二次,高次函数对yi进行拟合: 线性函数:f(x)=ax+b 二次函数:f(x)=ax2+bx+c 三次函数:f(x)=ax3+bx2+cx+d … ①我们设定最小均方误差为损失函数,请写出损失函数的具体形式。 ②以二次函数拟合为例,请使用随机梯度下降(stochastic gradient decent)对损失函数进行优化,给出参数a,b,c的梯度推倒并写出算法。 ③下面三图分别是一次函数,二次函数,七次函数拟合的结果,同时给出它们在D上的损失函数值依次是0.760.15,0.01。在选择用什么函数作为最终拟合函数的时候,你会有哪些考虑。本例中你学会选择哪个函数? ...
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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抽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)请写代码实现自己的算法。 ...
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下面哪些是基于核的机器学习算法?() Expectation Maximization Radlal Basis Function Linear Discrimimate Analysis Support Vector Machine ...
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某学校对入学的新生进行性格问卷调查,没有心理学家的参与,根据学生对问题的回答,把学生的性格分成了 8 个类别。请说明该数据挖掘任务是属于分类任务还是聚类任务?为什么?并利用该例说明聚类分析和分类分析的异同点。 ...
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Apriori算法的计算复杂度受()影响 项数(维度) 事务平均宽度 事务数 支持度阀值 ...
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评论分类模型好坏的指标是() 准确率与召回率 准确率与置信度 准确率与提升度 置信度与提升度 ...
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决策树中不包含以下哪种结点() 根结点 内部结点 叶结点 外部结点 ...
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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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