A.0.013
B.0.80
C.0.40
D.0.60
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A.预测准确度
B.查全率
C.模型᧿述的简洁度
D.计算复杂度
A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林
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
最新试题
当遇到解释变量有多重共线性问题时,可以采取以下哪些方法以解决多重共线性问题:()
关于缺失值填充与训练集、测试集的关系,下面正确的操作是()
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