A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林
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A.离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代
B.稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果方便存储,容易扩展
C.离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性
D.特征离散化后,模型会变得不稳定
A.设C=1
B.设C=0
C.设C=无穷大
D.以上都不对
A.增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B.减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C.增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
D.增加神经网络层数,不能减小训练数据集的分类错误率
A.数学理论已证明其具有实现任何复杂非线性映射的功能,使得它适合求解内部机制复杂的问题
B.能通过学习带正确答案的实例集自动ᨀ取合理的求解规则,既具有自学习能力
C.具有一定的推广概况能力
D.算法学习速度很快
A.信息熵
B.信息增益比
C.信息增益
D.Gini指数
A.因变量观测值总变差的大小
B.因变量回归估计值总变差的大小
C.因变量观测值与估计值之间的总变差
D.关于YX的编辑变化
A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林
A.多项式核函数
B.logistic核函数
C.径向基核函数
D.Sigmoid核函数
A.Apriori算法、HotSpot算法
B.RBF神经网络、K均值法、决策树
C.K均值法、SOM神经网络
D.决策树、BP神经网络、贝叶斯
A.T检验
B.相关系数
C.K-Means
D.hash算法
最新试题
选择模型时,可能需要考虑以下哪些因素?()
以下哪些算法,可以用神经网络去构造?()
如果一个回归模型分为两步:先使用PCA降维,然后用多元线性回归做预测,那么测试集的结果应当如何计算()
测试样例x=(age=youth,income=medium,student=no,credit_rating=excellent),则P(Yesx)=()
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根据购物篮分析的目标,最有用的规则是那些具有高支持度、信度和ᨀ升度的规则,除此之外,也需要参考Lift(ᨀ升度),以下关于“Lift”说法正确的是()
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