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机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中,也是数据预处理中的维规约
预处理
间中
映射
发布时间:
2024-05-16 14:22:03
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1.
核函数是将低维数据映射到高维空间。( )选项: A:对 B:错
2.
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种比较常用的线性降维方法,该方法通过对矩阵进行奇异值分解把高维空间中的数据映射到低维空间中重新表示,并期望在投影后的维度上方差最大,使得投影后的维度尽可能少,同时又保留尽可能多的原数据特征。 选项: A、正确 B、错误
3.
以下关于降维的说法中,不正确的是? 选项:A、降维是通过某种数学变换将原始的高维属性空间转变成一个低维“子空间”B、降维不会对数据产生损伤C、维数过高的数据较大,所以需要降维D、降维后的低维空间中样本密度大幅提高,距离计算也变得更为容易
4.
哪一个是机器学习中“降维”任务的准确描述? 选项: A:依据某个准则对项目进行排序 B:将其映射到低维空间来简化输入 C:预测每个项目实际的值 D:对数据对象进行分组
5.
哪一个是机器学习中“降维”任务的准确描述?A.依据某个准则对项目进行排序B.将其映射到低维空间来简化输入C.预测每个项目实际的值D.对数据对象进行分组
6.
使用齐次坐标可以将n维空间的一个点向量唯一的映射到n+1维空间中。
7.
哪一个是机器学习中“降维”任务的正确描述?A.为每个项目分配一个类别。B.发现某个空间中输入的分布。C.对数据对象进行分组。D.依据某个准则对项目进行排序。E.预测每个项目实际的值。F.将其映射到低维空间来简化输入。
8.
PCA是一种常用的降维方法,以下关于PCA的描述中错误的是 选项: A:PCA的名称是主成分分析 B:PCA降维后的特征之间都是相互独立的 C:PCA降维的本质是通过线性变换将数据投影到低维空间中 D:PCA保留下来的都是原数据特征中方差比较大的特征
9.
(判断题)PCA算法中,降维后低维空间的维数是由用户事先指定。 选项: A:正确 B:错误
10.
4、数据预处理中,下列属于数据规约的有:( ) 选项: A: 概念分层 B: 数值规约 C: 数据压缩 D:维规约
11.
哪一个是机器学习中“回归”任务的准确描述? 选项: A、发现某个空间中输入的分布 B、将其映射到低维空间来简化输入 C、对数据对象进行分组 D、预测每个项目实际的值
12.
下列关于数据降维的说法不正确的是()选项: A:神经网络算法不能用于数据降维。; B:原始数据可能包含数以百/千/万计的属性,大部分情况下会有很多属性与任务不相关,是冗余的,数据降维可以提高数据质量,提升数据挖掘和机器学习的效率及精度。; C:数据降维的方法包括人工降维和自动降维,其中自动降维又分为维度规约和数据压缩 。; D:维度规约又称又称特征选择, 就是要删除冗余无用的属性;被保留的属性仍保持原有的物理意义。
13.
哪一个是机器学习中“回归”任务的准确描述?A.发现某个空间中输入的分布B.将其映射到低维空间来简化输入C.对数据对象进行分组D.预测每个项目实际的值
14.
等度量映射的基本出发点是认为低维流行嵌入到高维空间后,直接在高维空间中计算直线距离具有误导性。A.正确B.错误
15.
核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。选项: A:对 B:错
16.
关于数据组织的维度,以下选项中描述错误的是A、一维数据采用线性方式组织,对应于数学中的数组和集合等概念B、二维数据采用表格方式组织,对应于数学中的矩阵C、高维数据由键值对类型的数据构成,采用对象方式组织D、数据组织存在维度,字典类型用于表示一维和二维数据
17.
关于数据组织的维度,以下选项中描述错误的是 。选项: A:数据组织存在维度,字典类型用于表示一维和二维数据; B:高维数据有键值对类型的数据构成,采用对象方式组织; C:二维数据采用表格方式组织,对应于数学中的矩阵; D:一维数据采用线性方式组织,对应于数学中的数组和集合等概念
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