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[主观题]

以下说法正确的是()1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的2.如果增加模

以下说法正确的是()

1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的

2.如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低

3.如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低

4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

A.1

B.2

C.3

D.1and3

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第1题

对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias

A.2和4

B.2和3

C.1和3

D.1和4

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第2题

以下哪个图是KNN算法的训练边界()

A.B

B.A

C.D

D.C

E.都不是

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第3题

如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率,这是不是意味着在一个新的数据集上,也会有同样好的表现()

A.是的,这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了

B.不对,依然后其他因素模型没有考虑到,比如噪音数据

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第4题

下面的交叉验证方法i.有放回的Bootstrap方法ii.留一个测试样本的交叉验证iii.5折交叉验证iv.重复两次的5折教程验证当样本是1000时,下面执行时间的顺序,正确的是()

A.i>ii>iii>iv

B.ii>iv>iii>i

C.iv>i>ii>iii

D.ii>iii>iv>i

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