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关于聚类的描述正确的是（）。

A、聚类是一种非监督式学习$;$聚类是一种监督式学习$;$使用的数据不需要包含类别卷标$;$使用的数据需要包含类别卷标

答案：AC

随便搞的题库做做
两个变量线性相关的强度以及这些变量的尺度，一般用（）来衡量。
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下列哪些项是决策树常用的属性选择指标（）
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当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为
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模型选择方法包括哪些？
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非结构化数据主要包括：图像、语音、文本
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随机森林算法利用多个决策树模型，对结果进行表决，以获得比单个决策树更高的预测精度
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一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征（）。
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机器学习一般分为（）和（）。
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设z=(x^2)yz，求z在点M(1,1,1)沿向量l=(2,-1,3)的方向导数为（）。
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下面机器学习算法属于监督学习的是（）
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关于聚类的描述正确的是（）。

A、聚类是一种非监督式学习$;$聚类是一种监督式学习$;$使用的数据不需要包含类别卷标$;$使用的数据需要包含类别卷标

答案：AC

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两个变量线性相关的强度以及这些变量的尺度，一般用（）来衡量。

A. 方差$;$期望$;$协方差$;$标准差

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下列哪些项是决策树常用的属性选择指标（）

A. Gini系数$;$信息增益$;$信息增益率$;$距离平方和

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当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为

A. 噪声$;$核心簇$;$边界簇$;$以上都不对

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A. 格点搜索$;$交叉验证$;$针对预测误差评估的度量函数

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一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征（）。

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A. 强化学习$;$监督学习$;$非监督学习$;$深度学习

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下面机器学习算法属于监督学习的是（）

A. 线性回归
$;$ K-均值
$;$ 朴素贝叶斯
$;$ SVM

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