数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测, 并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习),以下对集成学习说法正确的是
选项:
A:
单个模型之间有高相关性
B:
单个模型之间有低相关性
C:
在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
D:
单个模型都是用的一个算法
单个模型之间有高相关性
单个模型之间有低相关性
在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
单个模型都是用的一个算法
以下文字与答案无关
提示:有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题,这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏,所以恳请 广大网友理解。
高斯混合模型是多个单高斯模型的线性组合
B:高斯混合模型可以使用EM算法学习模型参数
C:高斯混合模型的子模型个数K需要提前给定
D:高斯混合模型理论上可以模拟任何形态的分布
所有改进想法都应记录在单个“持续改进寄存器”中
B:单个团队应在整个组织中进行“持续改进”
C:“持续改进” 应尽量减少与其他做法的互动
D:组织中的每个人都对“持续改进”的某些方面负责
集成阶段
B:成熟阶段
C:控制阶段
D:数据管理阶段
数字通信系统模型中的“信源编码”是一种数据压缩编码
B:数字通信系统模型中的“信道编码”是一种数据压缩编码
C:数字通信系统模型中的“信道编码”是一种差错控制编码
D:数字通信系统模型中的“信源编码”是一种差错控制编码
XGBoost算法的目标函数采用了二阶泰勒展开
B:XGBoost算法的速度要比GBDT快
C:XGBoost算法要求对数据进行归一化或者标准化
D:XGBoost算法的效果通常优于传统的机器学习模型
集成阶段
控制阶段
成熟阶段
数据管理阶段
XGBoost算法的⽬标函数采⽤了⼆阶泰勒展开
B:XGBoost算法的速度要⽐GBDT快
C:XGBoost算法要求对数据进⾏归⼀化或者标准化
D:XGBoost算法的效果通常优于传统的机器学习模型
“开始”
B:“插入”
C:“页面布局”
D:“邮件”
“/*”
B:“--”
C:“{”
D:“/”
传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来
B:传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题
C:机器学习中模型的映射关系是自动学习的
D:机器学习所中模型的映射关系必须是隐形的
传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来
B:传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题
C:机器学习中模型的映射关系是自动学习的
D:机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的