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方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力。
选项:
A:正确
B:错误
算法
真实
拟合
发布时间:
2024-05-06 15:06:18
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方差度量了学习算法期望预测与真实结果的偏离程度()
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方差度量了学习算法期望预测与真实结果的偏离程度 选项: A:正确 B:错误
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【判断题】方差度量了学习算法期望预测与真实结果的偏离程度( ) 选项: A:正确 B:错误
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方差度量了学习算法期望预测与真实结果的偏离程度选项: A:对 B:错
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判断题:方差度量了学习算法期望预测与真实结果的偏离程度选项: 选项: A:错 B:对
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(__)度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。 选项: A:偏差 B:方差 C:均方差 D:泛化误差 E:nan
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(__)度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。(单选题) 选项: A:偏差 B:方差 C:均方差 D:泛化误差
10.
(__)度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。(单选题) 选项: A:偏差 B:方差 C:均方差 D:泛化误差 E:nan
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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()。(难度:) 选项: A:正确 B:错误
12.
从算法网络深度的角度看,机器学习还可以分为浅层学习算法和深度学习算法和增强学习算法。 选项:A、正确B、错误
13.
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:355 B:355 C:355 D:355
14.
与传统的分类机器学习算法相比,深度学习网络不同之处是下面哪些项?选项: A:深度学习算法对数据预处理没要求; B:不需要人工进行特征工程,深度学习算法本身具有一定的特征提取能力; C:深度学习算法需要的数据量和算力更大,但性能更好; D:深度学习的算法解释性一般比较弱
15.
关于机器学习与深度学习的描述正确的是A、深度学习算法优于机器学习算法B、深度学习算法只能应用在计算机视觉与自然语言处理中C、深度学习算法不需要对数据进行预处理D、深度学习算法通常迭代速度较慢
16.
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:在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好 B:其他
17.
经典的数据挖掘算法与机器学习算法存在很多内容交叉部分。 选项: A:正确 B:错误
18.
标定曲线偏离其拟合直线的程度即为非线性度(线性度)( )。 选项: A:正确 B:错误
19.
聚类算法与分类算法最大的区别:聚类算法是()的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法
20.
与传统的分类机器学习算法相比,深度学习网络不同之处不是下面哪项?? 不需要人工进行特征工程,深度学习算法本身具有一定的特征提取能力|深度学习算法需要的数据量和算力更大,但性能更好|深度学习算法不需要对数据进行预处理|深度学习的算法解释性一般比较弱,对数据依赖性强
21.
集成学习算法中,() 算法是:在建立的n个模型后,将n个模型的预测结果作为输入,通过可以机器学习模型判断最终的结果。(1 分) 选项: A:袋装 B:堆叠 C:随机森林 D:提升
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