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单选题
该课程视频中,训练数据中的"色泽"是什么
A.
属性值
B.
类别标记
C.
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D.
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学科:
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时间:
2025-11-02 06:26:50
相关题目
相关作业
题目1
单选题
模型在未见样本上表现好, 这一能力通常被称作模型的什么能力
A. 泛化能力
B. 建模能力
C. 学习能力
D. 拟合能力
题目2
单选题
以下哪个选项是信息增益的定义
A. 划分后的信息熵-划分前的信息熵
B. 划分前的信息熵/划分后的信息熵
C. 划分后的信息熵+划分前的信息熵
D. 划分前的信息熵-划分后的信息熵
题目3
单选题
收购西瓜的公司希望把瓜摊的好瓜都尽量收走,请问他的评价标准是
A. 错误率
B. 查准率
C. 查全率
D. 精度
题目4
单选题
为了说明模型在统计意义上表现好, 我们最需要考虑
A. 比较检验
B. 评估方法
C. 性能度量
D. 以上三个选项都不需要考虑
题目5
单选题
以下哪个是对概率近似正确(PAC)的正确解释
A. 以很高概率得到很好的模型
B. 以很低概率得到很好的模型
C. 以很高概率得到不好的模型
D. 以很低概率得到不好的模型
题目6
单选题
该课程视频中,训练数据中的"色泽"是什么
A. 属性值
B. 类别标记
C. 属性
D. 样本
题目7
单选题
对于不同时代对神经网络的研究以及代表工作说法正确的是()
A. 21世纪以来,神经网络进入深度学习时代
B. 1956年-1969年是神经网络研究冰河期,Minsky发表了Perceptron
C. 1940年代是神经网络萌芽期,代表工作为感知机
D. 1984年-1997年是繁荣期,代表工作为Hopfield和BP算法
题目8
单选题
对于线性可分的二分类任务样本集, 将训练样本分开的超平面有很多, 支持向量机试图寻找满足什么条件的超平面
A. 在正负类样本"正中间"的
B. 靠近正类样本的
C. 靠近负类样本的
题目9
单选题
贝叶斯公式中,估计后验概率 P(c|x) 的主要困难在于估计以下哪个选项
A. p(c_i)
B. p(c)
C. p(xc)
D. p(x|c)
题目10
单选题
在推导朴素贝叶斯分类器公式时应用的贝叶斯定理中,似然指的是
A. 先验概率
B. 样本相对于类标记的类条件概率(class-conditional probability)
C. 类别的后验概率
D. 证据
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