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单选题
信息熵是度量样本集合()最常用的一种指标
A.
纯度
B.
对称差
C.
大小
D.
重要性
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学科:
机器学习初步
时间:
2025-05-06 00:14:24
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相关作业
题目1
单选题
以下哪个选项是NFL定理的重要前提
A. 所有"问题"难度不同
B. 所有"问题"出现的机会服从任意分布
C. 所有"问题"出现的机会不相同
D. 所有"问题"出现的机会相同
题目2
单选题
信息熵是度量样本集合()最常用的一种指标
A. 纯度
B. 对称差
C. 大小
D. 重要性
题目3
单选题
一个好的聚类可能存在的特征通常不包括
A. 较高的簇内相似度
B. 较低的簇内相似度
C. 较大的簇间距离
D. 和某个参考模型的结果相似
题目4
单选题
当下列哪个条件满足时,多元线性回归的最小二乘解唯一
A. X^⊤ X不满秩
B. X^⊤ X满秩
C. XX^⊤满秩
D. XX^⊤不满秩
题目5
单选题
拉普拉斯修正不适用于以下哪种情况
A. 训练样本个数大于属性可能的取值数
B. 训练样本个数小于属性可能的取值数
C. 训练样本不充分、属性可能的取值数有限
D. 训练样本不充分、属性有无限种可能的取值
题目6
单选题
下列哪个选项不是多元线性回归使用正则化的原因
A. 计算机数值精度有限
B. 样例维度大于样例数
C. 样例的采样过程存在偏差
D. 存在大量线性相关的样例
题目7
单选题
后剪枝的测试时间开销(),训练时间开销()
A. 降低;降低
B. 降低;增加
C. 增加;降低
D. 增加;增加
题目8
单选题
机器学习的经典定义是:利用 () 改善系统自身的性能
A. 经验
B. 专家
C. 规则
D. 实践
题目9
单选题
在求解支持向量机截距项的时候错误的说法是()
A. 通过任意支持向量都能够求解出截距项
B. 为了提高鲁棒性, 通常使用所有支持向量求解的平均值
C. 通过任意样本都能够求解出截距项
D. 截距项的求解能够体现支持向量机学习到的超平面仅与少量支持向量有关
题目10
单选题
以下哪个选项是信息增益的定义
A. 划分前的信息熵-划分后的信息熵
B. 划分后的信息熵-划分前的信息熵
C. 划分前的信息熵/划分后的信息熵
D. 划分后的信息熵+划分前的信息熵
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