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构建K-Means聚类模型需要对数据进行标准化
B:K-Means 算法涉及空间距离计算
C:K-Means 算法训练结果具有一定的随机性, 所以需要多次训练
D:K-Means 算法是sklearn的cluster 模块中唯一涉及距离计算的聚类算法
密度聚类
B:层次聚类
C:谱聚类
D:Kmeans
支持向量机SVM算法中的支持向量个数
B:PCA降维算法中,主成分的个数
C:回归模型中自变量的权重
D:K折交叉验证的K值
隐马尔科夫
B:支持向量机
C:条件随机场
D:基于规则
模糊聚类
B:有序样本聚类
C:分层聚类
D:动态聚类
类
B:组件
C:节点
D:状态机
分类算法的标签和回归算法完全相同
B:分类算法和聚类算法样都没有标签
C:分类算法的评价需要参考真实标签
D:分类算法评价可以用均方误差来判断
感知机
B:BB算法
C:BP算法
D:阿黛尔算法
草莓
B:莲
C:无花果
D:菠萝
聚类、降维
B:回归、迭代
C:分类、抽象
D:派生、推荐
输送机
B:提升机
C:穿梭机
D:KIVA
功能內聚
B:通信内聚
C:顺序内聚
D:过程内聚
scripts
B:object
C:gameObject
D:transform
分箱
B:聚类
C:关联分析
D:回归
分割
B:回归
C:聚类
D:检测