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随便搞的题库做做
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我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

A、使用正向选择法（ForwardSelection）$;$使用反向消除法（BackwardElimination）$;$逐步选择消除法（Stepwise）$;$计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一

答案：ABCD

随便搞的题库做做
关于主成分分析PCA说法不正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6029.html
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以下关于python模块说法正确的是
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在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6012.html
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P(B|A)表示在规则A→B中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。
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2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。
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物联网架构可分为三层，分别是感知层、拓扑层和应用层。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5028-c07f-52a228da6002.html
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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤，先发现数据中的()，然后从中产生关联规则。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da6003.html
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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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R包提供了（）等数据分析中常用的算法。
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已知a={“fruits”:pear,“animals”:dog,“vegetables”:carrot}，则a[“animals”]的值为()
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多选题
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随便搞的题库做做

我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

A、使用正向选择法（ForwardSelection）$;$使用反向消除法（BackwardElimination）$;$逐步选择消除法（Stepwise）$;$计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一

答案：ABCD

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关于主成分分析PCA说法不正确的是

A. 我们必须在使用PCA前规范化数据$;$我们应该选择使得模型有最大variance的主成分$;$我们应该选择使得模型有最小variance的主成分$;$我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6029.html
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以下关于python模块说法正确的是

A. 一个xx.py就是一个模块$;$任何一个普通的xx.py文件可以作为模块导入$;$模块文件的扩展名不一定是.py$;$运行时会从制定的目录搜索导入的模块，如果没有，会报错异常

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在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

A. 偏差$;$方差$;$采样样本$;$权值分布

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2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6029.html
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物联网架构可分为三层，分别是感知层、拓扑层和应用层。
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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤，先发现数据中的()，然后从中产生关联规则。

A. 聚类数据集$;$中位数$;$拟合数据集$;$频繁项目集

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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（）。

A. 8/sqrt(14)$;$6/sqrt(14)$;$2/sqrt(6)$;$3/sqrt(6)

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R包提供了（）等数据分析中常用的算法。

A. 设计线性回归$;$神经网络$;$聚类分析$;$矩阵计算

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已知a={“fruits”:pear,“animals”:dog,“vegetables”:carrot}，则a[“animals”]的值为()

A. pear$;$dog$;$carrot$;$以上选项均不正确

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