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下列方法中,可以用于特征降维的方法包括() 主成分分析PCA 线性判别分析LDA 深度学习SparseAutoEncoder 矩阵奇异值分解SVD 最小二乘法LeastSquares ...
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影响聚类算法效果的主要原因有:( )? 特征选取 模式相似性测度 分类准则 已知类别的样本质量 ...
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关于线性回归的描述,以下正确的有: 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布 基本假设包括随机干扰下是均值为0的同方差正态分布 在违背基本假设时,普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量 在违背基本假设时,模型不再可以估计 可以用DW检验残差是否存在序列相关性 多重共线性会使得参数估计值方差减小 ...
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下列哪些方法可以用来对高维数据进行降维: LASSO 主成分分析法 聚类分析 小波分析法 线性判别法 拉普拉斯特征映射 ...
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韩梅梅和李雷是百度的实习生,他们刚入职就接受了一项任务,用机器学习的方法来预测某个行业query和广告之间的点击率。该模型将会用于对广告展现时,根据点击率,对展现的广告做重排序。他们两个都采用了LR方法来解决问题,具体的做法是: (1)根据一个月该行业的日志,找到每次搜索时,当时展现的所有广告(一次展现固定出三条广告)。他们把每个广告的每次展现当作样本,当时是否点击为LR的y值:0或者1。这样一共获得了50w个样本(比如在一次搜索queryA下展现了三条广告a,b,c,其实a被点击了一次,那么这次搜索一共对应3个样本,其中第一个样本的y为1,后面两个样本的y为0) (2)对样本做均匀抽样分成两份,70%为训练样本,30%为测试样本,抽取了100种特征,其中一个特征是当时广告在网页中的排序(1,2或者3) (3)使用公司的LR在训练样本上进行训练,在测试样本中进行检测, 认为LR模型给出的p即为广告的点击率,其中 a.对于广告在网页中的排序,韩梅梅使用的方法是离散乘0-1特征,即将排序离散成(是否为第一名,是否为第二名,是否为第三名),如果样本的排序是第一名,对应的特征为(1,0, ...
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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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以下哪个是常见的时间序列算法模型 RSI MACD ARMA KDJ ...
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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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我们对一批一维数组进行回归拟合,给定训练数据集D = (xi, yi) ,i = 1……n,其中xi∈R是一个实数,yi∈R是xi对应的回归目标。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的梯度推导并写出算法。 (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上损失函数值依次是:0.76,0.15,0.01。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。本例中你会选择那个函数。 ...
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如何理解继承、多态、组合,请举例说明它们的应用。 ...
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