A、显著减少训练时间开销
B、显著减少测试时间开销
C、降低过拟合风险
D、提高欠拟合风险
答案:ABCD
解析:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点
A、显著减少训练时间开销
B、显著减少测试时间开销
C、降低过拟合风险
D、提高欠拟合风险
答案:ABCD
解析:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点
解析:正确
A. 样本数目
B. 特征值
C. 超参数
D. 参数
A. K近邻算法
B. 随机森林
C. 神经网络
D. 都不属于
解析:神经网络会将数据转化为更适合解决目标问题的形式,我们把这种过程叫做特征学习。
A. (AB)C
B. AC(B)
C. A(BC)
D. 所有效率都相同
解析:数学基础
A. 数据的准备
B. 预测模型开发
C. 模型验收
D. 评估
A. Softmax
B. ReLu
C. Sigmoid
D. Tanh
A. popitem()
B. del a['k3']
C. clear('k3')
D. pop('k3')
解析:见函数库