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下列选项中哪些属于监督学习分类方法:( )。
A:支持向量机
B:最近邻法
C:决策树
D:朴素贝叶斯分类法
方法
分类法
朴素
发布时间:
2024-05-19 14:47:46
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1.
【多选题】下列选项中哪些属于监督学习分类方法:()。 A. 支持向量机 B. 最近邻法 C. 决策树 D. 朴素贝叶斯分类法
2.
常见的分类方法有A.决策树B.基于规则的分类法C.朴素贝叶斯D.最近邻分类器E.支持向量机
3.
下列选项中属于监督学习算法的是( )。选项: A:支持向量机分类法; B:K近邻分类法; C:决策树分类法; D:选项都包括
4.
下列属于分类器算法的是A.朴素贝叶斯B.决策树C.神经网络D.支持向量机
5.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类? 选项: A: 支持向量机 B:决策树 C: Kmeans D: 朴素贝叶斯
6.
以下不属于分类算法的是?选项: A:K近邻; B:支持向量机; C:朴素贝叶斯; D:K-means
7.
大数据的经典算法包括() 选项: A:分类与回归树 B:支持向量机 C:朴素贝叶斯模型 D:最近邻分类算法
8.
大数据的经典算法包括()(多选题) 选项: A: 支持向量机 B: 最近邻分类算法 C: 分类与回归树 D: 朴素贝叶斯模型
9.
【多选题】下列有关监督学习分类方法的说法正确的是() A. 支持向量机的方法适用于高维空间,并且可以有效地用于小型数据集 B. KNN最近邻法中,在分类时较大的K值能够减小噪声的影响,使类别之间的界限变得清晰 C. 决策树学习的目的是处理未见示例能力强的决策树 D. 朴素贝叶斯是一种允许以简单直接的方式构建分类器的方法
10.
(单选题)下列选项中 ( )算法不属于有监督学习算法。• 选项: A: K-Means• B: 线性回归• C: 支持向量机• D: 朴素贝叶斯
11.
下列有关监督学习分类方法的说法正确的是( )A.支持向量机的方法适用于高维空间,并且可以有效地用于小型数据集B.KNN最近邻法中,在分类时较大的K值能够减小噪声的影响,使类别之间的界限变得清晰C.决策树学习的目的是处理未见示例能力强的决策树D.朴素贝叶斯是一种允许以简单直接的方式构建分类器的方法
12.
下列有关监督学习分类方法的说法错误的是( )A.支持向量机的方法适用于高维空间,并且可以有效地用于小型数据集B.KNN最近邻法中,在分类时较大的K值能够减小噪声的影响,使类别之间的界限变得清晰C.决策树学习的目的是处理未见示例能力强的决策树D.朴素贝叶斯是一种允许以简单直接的方式构建分类器的方法
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