A.深度洞察品牌和用户特征,全场景多维度智能分析
B.一站式全媒体用户策略触达
C.投后效果跟踪和度量
D.全链路数据资产沉淀、分析和再营销
A.可以处理高维度的属性,并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
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.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
A.25%
B.50%
C.75%
D.100%