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相关试题
- 1.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
- 2.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
- 3.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
- 4.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
- 5.判断题：K-means算法在初始化时需要选择合适的K值。
- 6.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?
- 7.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
- 8.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
- 9.k近邻法的3个基本要素是样本大小、距离度量和k值的选择 选项：A、正确B、错误
- 10.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:KN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
- 11.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-Means与KNN都属于聚类算法
- 12.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
- 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.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
- 15.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:都属于分类算法
- 16.关于K近邻说法正确的是：选项： A:K近邻算法是机器学习; B:K近邻是无监督学习; C:K代表要分类的个数; D:K值的选择，对分类结果没有影响
- 17.在k-Means建模过程中，若通过轮廓系数来优选k的取值，则轮廓系数最小的k值，为最优k值
- 18.KMeans的一个缺点是必须事先指定簇的个数K值，如果K值选择不当，可能会导致聚类性能不良。（） 选项： A:正确 B:错误
- 19.K值与底物亲和力大小的关系是（ ） 选项： A:K值越小，亲和力越大 B:K值越大，亲和力越大 C:K值的大小与亲和力无关 D:K值越小，亲和力越小
- 20.当拍摄人物处于影棚白炽灯下时，需要选择_____的色温值。 选项： A、8000K B、2000K C、5200K D、3400K
