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针对聚类的性能度量指标,说法正确的是()

A、Jaccard系数越大越好

B、DB指数的值越大越好

C、Dunn指数的值越大越好

D、Rand系数越大越好

答案:ACD

解析:见算法解析

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Python中,以下哪个变量的赋值是正确的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1c38-c021-5dd340f22420.html
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子空间样本密度大幅提高,距离计算变得更为容易的是()
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高效能的人工智能系统需要问题领域的知识,通常可把这些知识细分为以下几种基本类别()
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以下属于生成式模型的是:()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22408.html
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因为机器在进行人脸检测、分析和识别的过程中需要对人脸图像进行(),所以皮肤颜色越深,面部的特征信息就越难提取,尤其是在一些暗光情况下,更加难以检测和区分。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f22422.html
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树形模型不需要归一化,它们不关心变量的值,如决策树、随机森林(Random Forest)
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下面对前馈神经网络描述不正确的是
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文本挖掘又称信息检索,是从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知识的过程
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22416.html
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通常所用的集合,可以描述为()。
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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22432.html
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针对聚类的性能度量指标,说法正确的是()

A、Jaccard系数越大越好

B、DB指数的值越大越好

C、Dunn指数的值越大越好

D、Rand系数越大越好

答案:ACD

解析:见算法解析

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Python中,以下哪个变量的赋值是正确的?

A. var a=2

B. int a=2

C. a=2

D. variable a=2

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1c38-c021-5dd340f22420.html
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子空间样本密度大幅提高,距离计算变得更为容易的是()

A. 低维嵌入

B. 核化线性降维

C. 主成分分析

D. k近邻学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22407.html
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高效能的人工智能系统需要问题领域的知识,通常可把这些知识细分为以下几种基本类别()

A. 陈述性知识是关于表示综合数据库的知识。

B. 过程性知识是关于表示规则部分的知识。

C. 控制知识是关于表示控制策略方面的知识。

D. 规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识,也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f2241f.html
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以下属于生成式模型的是:()

A. SVM

B. 随机森林

C. 隐马尔可夫模型HMM

D. 逻辑回归

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22408.html
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因为机器在进行人脸检测、分析和识别的过程中需要对人脸图像进行(),所以皮肤颜色越深,面部的特征信息就越难提取,尤其是在一些暗光情况下,更加难以检测和区分。

A. 变形

B. 预处理

C. 特征提取

D. 扭曲

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f22422.html
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树形模型不需要归一化,它们不关心变量的值,如决策树、随机森林(Random Forest)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22403.html
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下面对前馈神经网络描述不正确的是

A. 各个神经元接受前一级神经元的输入,并输出到下一级

B. 层与层之间通过“全连接”进行连接,即两个相邻层之间神经元完全成对连接

C. 同一层内的神经元相互不连接

D. 同一层内神经元之间存在全连接

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22422.html
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文本挖掘又称信息检索,是从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知识的过程
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22416.html
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通常所用的集合,可以描述为()。

A. 一个集合

B. 一个映射

C. 一个概率空间

D. 一个线性空间

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f2241c.html
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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22432.html
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