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机器学习
一.单项选择
1. 机器学习把数据集分成训练集和(B)
A.分析集 B.测试集 C.导入集 D.备用集
2.以下属于解决模型欠拟合的方法是(C)
A、增加训练数据量
B、对模型进行裁剪
C、增加训练过程的迭代次数
D、正则化
3.K 近邻算法是(A)
A.有监督学习
B.无监督学习
C. 半监督学习
D.自主学习
4.素贝叶斯算法的判定公式(A)
A.H(x)=argmax P(Ci)ΠP(ak|ci)
B.H(x)=exp P(C) Π[P(ak|Ci)
C.H(x)=minP(C) ΠP(ak|Ci)
D.H(x)=logP(C) ΠP(ak|Ci)
5.用 Sklearn 线性回归算法需要导入函数库(B)
A.import numpv as np
B.from sklearn. Linear_model import LinearRegression
C.import matplotlib.pvplot as plt
D.from math import sqrt
6.聚类分析有几种算法(C)
A.1 B.2 C.3 D.4
7. 支持向量机常用的核函数(A)
A. 高斯核函数
B. 二项式核函数
C. 贝叶斯核函数
D. 网络核函数
8. 回归模型性能评估平均绝对误差(C)
A. RMSE
B. MSE
C. MAE
D. R Square
9. 决策树生成有几种算法(C)
A.1
B.2
C.3
D.4
10. 神经元模型是(B)
A. 生物神经
B. 神经网络中最基本的组成部分