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以下关于KNN算法当中k值描述正确的是?
算法
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发布时间:
2024-05-16 00:17:47
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相关试题
1.
以下关于KNN算法当中k 值描述正确的是
2.
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
3.
关于KNN算法中k值描述的是
4.
下列关于KNN算法描述正确的是 选项: A:KNN分类的结果与K值无关 B:KNN分类的结果随着K值的增大而更加准确 C:KNN分类的结果随着K值的增大而更加不准确 D:KNN算法需要事先确定K值
5.
【多选题】KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法
6.
KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法 单题画像
7.
KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述,以下哪些是正确的?--多选题 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法
8.
多选题]KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法 单题画像
9.
KNN算法中k值选取的方法?
10.
有关KNN算法,说法正确的是? 选项: A、K的选择对分类结果影响很小 B、计算距离只能采用欧氏距离 C、KNN算法的计算复杂度较低 D、KNN算法中的K通常选择较小的值
11.
有关KNN算法,说法正确的是? 选项: A、K的选择对分类结果影响很小 B、计算距离只能采用欧氏距离 C、KNN算法的计算复杂度较低 D、KNN算法中的K通常选择较小的值
12.
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
13.
有关KNN算法,说法正确的是?A.计算距离只能采用欧氏距离B.K的选择对分类结果影响很小C.KNN算法的计算复杂度较低D.KNN算法中的K通常选择较小的值
14.
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
15.
在KNN算法中,k值越小,模型的难度越低。 选项:A、正确B、错误
16.
KNN算法是K邻近算法
17.
KNN模型中,K值确定的方法是( ) 选项:A、K折交叉验证 B、手肘算法 C、最优梯度下降算法 D、随机梯度下降算法
18.
以下哪个是聚类分析的典型算法( )。选项: A:Apriori算法 B:SVM算法 C:K均值算法 D:KNN算法
19.
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
20.
下列说法正确的是: 选项: A:K-Mcans 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
21.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 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
22.
KNN与K-means区别在于:KNN是分类算法、监督学习,K-means是聚类算法、无监督学习。 选项:A、正确B、错误
23.
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
24.
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
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