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- 1.关于KNN与K-means算法描述正确的是()。 选项： 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
- 2.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
- 3.以下关于KNN算法当中k值描述正确的是? 选项： A:K值越大，模型越容易过拟合 B:K值越大，分类的分割面越平滑 C:K值是超参数 D:可以将k值设为0 以下关于KNN算法当中k值描述正确的是?
- 4.【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
- 5.下列哪些属于监督学习算法( )。 选项： A、逻辑回归算法 B、KNN分类算法 C、K-Means聚类算法 D、层次聚类算法 E、线性回归算法
- 6.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
- 7.以下哪些机器学习算法是无监督学习算法？（） 选项： A:Q学习算法 B:k-means C:线性回归 D:随机森林
- 8.下列说法错误的是： 选项： A:K-Means 是非监督学习：也就是不雷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
- 9.KNN算法是有监督分类方法，通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中，参数K值的选取会对结果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有____。 选项： A、如果K取值过小,会更容易对异常值敏感 B、如果K取值过小,就更容易过拟合 C、如果K取值过大,会更容易对异常值敏感 D、如果K取值过大,会更容易受样本的不均衡性影响 E、如果K值取样本数N，即K=N，模型会变得更加复杂
- 10.KNN算法是一种无监督机器学习算法。选项： A:错 B:对
- 11.以下关于K-means算法的说法中，正确的是 选项： A:K-means算法是一种聚类方法，属于监督学习 B:在训练初始阶段，K-means算法需要先学习样本的类别数和初始类别中心 C:不同的初始聚类中心对聚类结果影响不大 D:K-means算法容易陷入局部最优
- 12.k-means算法是属于 选项： A:有监督算法 B:无监督算法 C:分类算法 D:回归算法
- 13.下列说法正确的是: 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都属于分类算法
- 14.KNN算法是一种无监督机器学习算法。选项： A:对 B:错
- 15.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
