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[单选题]

后向传播是一种用于分类的()算法,使用梯度下降方法,它搜索一组权重,这组权重可以对数据建模,使得数据元组的网络类预测和实际类标号之间的均方差距离最小。

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

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第1题
神经网络中用于对参数进行计算的算法是()。

A.前向传播算法

B.后向传播算法

C.聚类算法

D.分类算法

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第2题
()是一种用于分类的使用梯度下降法的网络神经学

A.支持向量机

B.向后传播

C.小波分析

D.Bootstrap

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第3题
题目决策树作为一种的机器学习算法,可以利用树形结构解决分类和回归问题。下面关于决策树算法说法错误的是()

A.常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART算法

B.C4.5算法中属性选择使用信息增益率,避免了对属性值多的属性过度敏感

C.CART算法的基尼指数与ID3算法的信息增益都是用于属性选择

D.信息增益、信息增益率、基尼指数的计算结果不会影响决策树结构

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第4题
下列说法正确的是()

A.逻辑回归可用于预测连续值

B.线性回归的结果是连续的

C.分类算法是一种有监督学习

D.聚类和分类一样

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第5题
下列关于贝叶斯定理描述错误的是:()。

A.朴素贝叶斯分类方法可以跟决策树和神经网络算法相媲美

B.一种非常成熟的统计学分类方法

C.主要用来确定群组内部和群租间的相似度和相异度

D.主要用于分类问题的归类等

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第6题
以下关于SVM算法说法错误的是?()

A.支持向量是距离超平面最近的点组成的向量

B.SVM算法不能用于处理非线性数据集

C.SVM可以被用于解决分类问题

D.SVM算法可以使用多种核函数

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第7题
以下哪一选项是对单高斯模型进行参数估计时使用的算法?()

A.EM算法

B.最大似然估计

C.维特比算法

D.前向后向算法

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第8题
Adaboost的核心思想是()。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集,将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票

B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来,构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型,每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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第9题
Adaboost的核心思想是()。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集,将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票

B.针对同i个训练集训练不同的弱分类器并集合起来,构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型,每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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第10题
自上而下的流行是首先由社会上层人物带头提倡使用,然后向社会一般民众传播而形成的流行。()
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