A.判定樹可以是多元樹
B.判定樹的起始點(diǎn)稱為根節(jié)點(diǎn)
C.判定樹是一種分群的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
D.判定樹上的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征值
E.判定樹上的樹葉就是代表一種分類結(jié)果
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A.支持向量機(jī)的分類函數(shù)稱為核函數(shù)(kernelfunction)
B.核函數(shù)(kernelfunction)都是非線性的
C.核函數(shù)可以多項(xiàng)式核函數(shù)及徑向基核函數(shù)
D.利用核函數(shù)的變化,可以將原先在低維度空間無法分類的問題轉(zhuǎn)到高維度空間達(dá)以達(dá)成需要的分類效果
E.支持向量機(jī)可以透過核函數(shù)的轉(zhuǎn)換,簡(jiǎn)化分類的困難度
A.分群?jiǎn)栴}被定義為:將未知的新訊息歸納進(jìn)已知的信息中
B.機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的分群?jiǎn)栴},重點(diǎn)在于新的數(shù)據(jù)和已分類的數(shù)據(jù)互相比較,看看新數(shù)據(jù)在分類過的數(shù)據(jù)中,和哪一類數(shù)據(jù)比較類似
C.分類問題就是一群數(shù)據(jù)中沒有明確的分類或群體,而是必須透過它們所具有的特
D.分群的問題要事先幫數(shù)據(jù)做卷標(biāo)(label)
E.分群的基礎(chǔ)在于要根據(jù)可以區(qū)分出兩種群體的特征來分群
A.算法、復(fù)雜的軟件、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
B.算法、無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
C.缺強(qiáng)大的操作系統(tǒng)、無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
D.復(fù)雜的軟件、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力、大量的數(shù)據(jù)
E.無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力、大量的數(shù)據(jù)
A.收集歷史資料
B.把問題化成函數(shù)的形式
C.先問一個(gè)問題
D.學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)
E.打造一個(gè)函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)
根據(jù)『人工智能導(dǎo)論』這本書,用AI解決問題的步驟順序?yàn)楹??(?br /> 1.收集歷史數(shù)據(jù)
2.把問題化成函數(shù)的形式
3.先問一個(gè)問題
4.學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)
5.打造一個(gè)函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)
A.12345
B.13254
C.13245
D.32154
E.31254
最新試題
屬性值約束主要有()。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,核技巧(KernelTrick)主要用于解決什么問題()?
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率()?
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性()?
度量泛化能力的好壞,最直觀的表現(xiàn)就是模型的()。
在自然語言處理中,哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能()?
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度,下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是()。
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。