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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错误的是()
A.单个模型之间具有高相关性
B.单个模型之间具有低相关性
C.在集成学习中使用平均权重而不是投票会比较好
D.单个模型都是用的一个算法
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ACD
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A.单个模型之间具有高相关性
B.单个模型之间具有低相关性
C.在集成学习中使用平均权重而不是投票会比较好
D.单个模型都是用的一个算法
ACD
A.信息增益选择特征偏向于纯度较好的特征作为优先项
B.信息熵是度量样本纯度最常用的一种指标
C.ID3算法不仅能处理离散型数据,还能处理连续型数据
D.ID3算法可能会导致模型的泛化能力下降的问题
A.主体项目中的图元与链接模型中的图元的有限连接与相互作用使得图元无法清理或连接链接模型中的图元。但从单个链接模型内的几何图形可以生成一些图元
B.主体项目和链接模型之间的图元名称、编号和标识数据比较难于管理,可能会导致名称或编号重复。
C.主体项目和链接模型各自的项目标准可能会导致模型之间彼此不同步。
D.为了保持良好的控制,需要对链接模型进行认真地管理。
E.直接照搬之前项目经验进行拆分和组合
A.主体项目中的图元与链接模型中的图元的有限连接与相互作用使得图元无法清理或连接链接模型中的图元,但从单个链接模型内的几何图形可以生成一些图元
B.主体项目和链接模型之间的图元名称、编号和标识数据比较难于管理,可能会导致名称或编号重复
C.主体项目和链接模型各自的项目标准可能会导致模型之间彼此不同步
D.为了保持良好的控制,需要对链接模型进行认真的管理
E.直接照搬之前项目经验进行拆分和组合
A.向量时钟技术
B.Paxos算法
C.先到先更新
D.轮询技术
A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
A.选择数据:将数据分为训练数据、验证数据、测试数据
B.验证模型:使用验证数据输入模型
C.测试模型:使用测试数据检查被验证的模型的表现
D.调优模型:使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现
E.以上均正确
A.数据科学家可以挖掘和分析数据的环境
B.数据质量干预
C.可以通过自动化的模型识别提取流数据的环境
D.数据仓库明细历史数据的备用存储区域
A.随机填补法
B.平均数填补法
C.缺失值分类法
D.贝叶斯算法
A.监督学习在模型训练过程中需要使用样本的标签
B.非监督学习在模型训练过程中无需使用样本的标签
C.监督学习往往需要人工事先标注大量的数据
D.聚类是一种典型的非监督学习算法
A.可用湿手接触照明电路中的开关
B.有金属外壳的家用电器,金属外壳必须接地
C.使用测电笔时,手不能接触测电笔的任何金属体
D.在同一个插座上可以同时使用多个大功率的用电器