A、首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法
B、在应用监督式学习算法之前，可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
C、在应用监督式学习之前，不能创建聚类
D、在应用监督式学习算法之前，不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
答案：AB
A、首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法
B、在应用监督式学习算法之前，可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
C、在应用监督式学习之前，不能创建聚类
D、在应用监督式学习算法之前，不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征
答案：AB
A. “过去”，回答“已发生什么”
B. “过去”，回答“为什么发生”
C. “模拟与优化”的问题
D. “未来”，回答“将要发生什么”
A. 基于数据挖掘的专家智能控制
B. 基于遗传算法的软计算控制
C. 基于人工神经网络的神经网络控制
D. 以上说法都不对
解析：基础概念
A. K均值算法
B. 学习向量量化
C. 高斯混合聚类
A. GBDT 算法比随机森林容易欠拟合
B. 随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能
C. GBDT 算法比随机森林容易过拟合
D. GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
A. ［-1，0］
B. ［0，1］
C. ［-1，1］
D. ［-0.5，0.5］
A. 新增数据
B. 临时数据
C. 机构化数据
D. 非结构化数据
A. 各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练。
B. 最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。
C. 当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠。
D. 为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集。
