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【单选题】kNN分类器中参数k的含义是()的数目
A: 测试样本
B: 训练 样本
C: 最近邻居
D: 类
选题
含义
样本
发布时间:
2024-04-22 11:36:54
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相关试题
1.
kNN分类器中参数k的含义是( )的数目选项: A:测试样本; B:训练样本; C:最近邻居; D:类
2.
K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括选项: A:算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 B:找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻 C:做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
3.
K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括 选项: A、算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 B、找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻 C、做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
4.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于分类算法
5.
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() A. 选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分; B. 在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型; C. 在训练样本上执行分类模型,生成预测结果; D. 根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能
6.
6、有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() 选项:A.选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;|B.在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;|C.在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;|D.根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。
7.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN 中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于聚类算法
8.
【单选题】关于KNN与K-means算法描述正确的是()。A. KNN是分类算法,K-Means是聚类算法B. 它们都是监督学习C. 都是在数据集中找离它最近的点D. 都有明显的前期训练过程
9.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means 是非监督学习也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN 是有监督学习.需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K 值的含义不同。K-Means 中的K值代表K类,KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Mcans和KNN都属于分类算法
10.
下列说法正确的是: 选项: A:K-Mcans 是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN 是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K 值的含义不同。K-Means 中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于分类算法
11.
【单选题】在统计学中,参数的含义是 A. 变量 B. 参与研究的数目 C. 研究样本的统计指标 D. 总体的统计指标
12.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是非监督学习.也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习.需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:都属于分类算法
13.
(多选题)多选题:关于KNN算法说法正确的是 选项: A:数据需要划分训练集和测试集 B:KNN中的K取值应为奇数 C:KNN中的K取值尽量偏大,但不能超出数据数目的1/5 D:KNN算法加距离权重目的是让远的邻居影响因子更大。
14.
关于KNN与K-means算法描述正确的是( )。A.KNN是分类算法,K-Means是聚类算法B.它们都是监督学习C.都是在数据集中找离它最近的点D.都有明显的前期训练过程
15.
样本表示过程是将样本表示为( )的集合。选项: A:分类器(分类算法); B:特征; C:测试集; D:训练集
16.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN D:K-Means与KNN都属于聚类算法
17.
样本表示过程是将样本表示为( )的集合。选项: A:测试集; B:特征; C:训练集; D:分类器
18.
[单选题]一般KNN最近邻方法在()的情况下效果较好? A A.样本较少但典型性好 B B.样本较多但典型性不好 C C.样本呈团状分布 D D.样本呈链状分布
19.
在测试样本上执行分类模型,可以()A.区分正样本B.区分负样本C.生成预测结果D.生成分类模型
20.
请简述k-近邻算法的思想 给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本x:对于分类问题,k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与x最近的k个样本,然后通过投票法选择这k个样本中出现次数最多的类别作为x的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与x最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值,得到x的预测结果。
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