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唐人街探案之秦风

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唐人街探案之秦风

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使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是

A、计算量太大

B、验证集和测试集表现很差

C、验证集表现良好，测试集表现很差

D、验证集表现很差，测试集表现很好

答案：C

唐人街探案之秦风

参数学习过程中若采用梯度下降法，梯度为负:（）W,梯度为正:（）W

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关于学习器结合的描述，正确的是（）。

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预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。

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在用Tensorflow进行图像分类时，若输入数据的形状为[32,224,224,3]，下面说法正确的是（）

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决策树的划分选择有（）。

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通过计算一个特征在森林中所有树上的平均深度，可以估算出一个特征的重要程度。

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分类问题的评估方法包括

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以下选项不是聚类算法的是（）

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机器视觉已在机器人装配，卫星图像处理，（）等很多领域取得了成功应用。

以下属于优化器的是

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单选题

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唐人街探案之秦风

使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是

A、计算量太大

B、验证集和测试集表现很差

C、验证集表现良好，测试集表现很差

D、验证集表现很差，测试集表现很好

答案：C

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参数学习过程中若采用梯度下降法，梯度为负:（）W,梯度为正:（）W

A. 增加

B. 取反

C. 减小

D. 取整

解析：见算法解析

点击查看答案

关于学习器结合的描述，正确的是（）。

A. 避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳

B. 降低陷入局部极小点的风险

C. 假设空间扩大，有可能学得更好的近似

D. 多学习器结合有可能冲突

解析：基础知识

点击查看答案

预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。

解析：后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树，但后剪枝过程是在生成完全决策树之后进行的，并且要白底向上地对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大得多

点击查看答案

在用Tensorflow进行图像分类时，若输入数据的形状为[32,224,224,3]，下面说法正确的是（）

A. 每一张图片都是二值图片

B. 每一张图片都是灰度图片

C. 模型一次处理32张图片（batchsize为32）

D. 以上选项均不正确

解析：每一张照片不一定是二值图片，也不一定是三通照片。

点击查看答案

决策树的划分选择有（）。

A. 增益系数

B. 信息增益

C. 增益率

D. 基尼系数

点击查看答案

通过计算一个特征在森林中所有树上的平均深度，可以估算出一个特征的重要程度。

解析：正确

点击查看答案

分类问题的评估方法包括

A. 正确率

B. 精确率

C. 召回率

D. 均方误差

点击查看答案

以下选项不是聚类算法的是（）

A. 分层聚类

B. K平均值聚类

C. 两步聚类

D. 离散聚类

点击查看答案

机器视觉已在机器人装配，卫星图像处理，（）等很多领域取得了成功应用。

A. 机器翻译

B. 成像精确制导

C. 自动问答

D. 博弈问题

点击查看答案

以下属于优化器的是

A. Adam

B. SGD

C. Momentum

D. lr

解析：lr为learningrate缩写，不属于优化器

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