题目内容
(请给出正确答案)
[多选题]
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:()。
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征
D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
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A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征
D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
A.主成分分析
B.因子分析
C.独立主成分分析
D.SVM
A.从数据中移除停用词(stopwords)将会影响数据的维度
B.数据中词的归一化将会减少数据的维度
C.转化所有的小写单词将不会影响数据的维度
A.工作效率低下,项目进度缓慢,投入超前,可换用高效率的人员
B.工作效率较高,项目进度快,投入超前,可减少人员,放慢进度
C.工作效率高,项目进度较快,投入延后,可维 持现状
D.表明工作效率较低,项目进度较快,投入超前,可精减人员
A.端计算,即设备端的计算
B.雾计算,设备端的计算
C.边缘计算,数据、计算、应用都集中在网络边缘设备中,直接处理和存储并不需要放到“云”上的数据,以减少“云”的压力
D.云计算,在云端的专用计算服务器资源上进行的计算
A.①②③
B.②③④
C.①③④
D.①②④ ()
A.并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要
B.必须要进行,否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行,特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对
A.n
B.m
C.n-m
D.n=m+1