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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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下列购物篮能够提取的3项集的最大数量是多少 () ID购买项 1. 牛奶,啤酒,尿布 2. 面包,黄油,牛奶 3. 牛奶,尿布,饼干 4. 面包,黄油,饼干 5. 啤酒,饼干,尿布 6. 牛奶,尿布,面包,黄油 7. 面包,黄油,尿布 8. 啤酒,尿布 9. 牛奶,尿布,面包,黄油 10. 啤酒,饼干 3 1 4 2 ...
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下面公式中,哪一个不是损失函数 A B C D 如图 如图 ...
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以下哪种距离会侧重考虑向量的方向() 欧式距离 海明距离 Jaccard距离 余弦距离 ...
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数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题() 模式发现 回归 分类 模式匹配 ...
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使用交互式的可视化技术,队数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务() 寻找模式和规则 建模描述 探索性数据分析 预测建模 ...
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数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题() 模式发现 分类 模式匹配 回归 ...
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请根据题目要求写出代码 (垃圾信息过滤) 时间限制:3000/2000MS(Java/Others) 内存限制:65536/65536 k (Java/Others) ...
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在移动互联网时代,用户行为数据急剧增长,使得用户的历史消费信息大量积累,那么如何利用这些用户行为信息成为技术瓶颈和算法挑战。其中用户评论信息有很大的利用价值,但是其中充斥着大量的垃圾信息例如(广告信息,推广信息,涉黄,涉政等),那么我们需要利用机器学习的手段,对这些已经标注了的信息进行训练,从而应用于新的评论信息达到自动化标注的效果。(提示可以采用贝叶斯算法进行分类建模) 输入 输入数据每行代表一条用户评论信息,其中第一列是评论标签0,1,第二列是用户的评论信息分词后的词id以及词频,输入文件说明: train.in 60% test.in 40% 输出 模型文件:model.out 测试:test.out 输入样例 标签 词id:词频 0 128:51 129:159 130:253 131:159 132:50 155:48 输出样例 词id 标签 预测标签 128 129 0 0 130 132 1 1 ...
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旅行商问题:一个推销员要到5个城市办理业务,城市间的里程数已知,如图2所示:|AB|=7;|AC|=6|;|AD|=10;|AE|=13;|BC|=7;|BD|=10;|BE|=10;|CD|=5(最短);|CE|=9;|DE|=6。如果从A城市出发,遍历所有城市后(每个城市只允许访问一次),回到城市A,设计一个A*算法求取一条最短的旅行路径。 要求: 1)定义一个评价函数,说明其各项的含义,并解释启发函数(非零)满足A*算法的条件 2)画出搜索的部分状态空间图并标明扩展的顺序和评价函数值(至少扩展5个节点)。 ...
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