單項(xiàng)選擇題

使用線性回歸（LinearRegression）分類(lèi)器和用M5P分類(lèi)器對(duì)cpu.arff分別進(jìn)行分類(lèi)，由其輸出的誤差指標(biāo)可知（）。

A.LinearRegression的標(biāo)準(zhǔn)誤差比M5P的標(biāo)準(zhǔn)誤差小
B.LinearRegression的平均絕對(duì)誤差比M5P的平均絕對(duì)誤差小
C.LinearRegression的相對(duì)誤差比M5P的相對(duì)誤差小
D.LinearRegression的平均方根誤差比M5P的平均方根誤差大

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單項(xiàng)選擇題

使用SimpleKMeans算法對(duì)天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類(lèi)，保持默認(rèn)參數(shù)，即3個(gè)簇以及歐氏距離。選擇play屬性為忽略屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤。

A.這組數(shù)據(jù)用算法迭代四次
B.產(chǎn)生了三個(gè)中心點(diǎn)
C.聚合為3個(gè)簇，分別有7，3，4個(gè)實(shí)例
D.平方和誤差為8.928

單項(xiàng)選擇題

使用EM算法對(duì)天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類(lèi)，將numClusters設(shè)置為4，即簇?cái)?shù)為4，其他參數(shù)保持默認(rèn)值，忽略class屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤的。

A.模型的最大似然估計(jì)值是-7.18
B.這組數(shù)據(jù)用算法迭代15次
C.第四個(gè)簇的先驗(yàn)概率是0.14
D.第四個(gè)簇的實(shí)例數(shù)為4

使用線性回歸（LinearRegression）分類(lèi)器和用M5P分類(lèi)器對(duì)cpu.arff分別進(jìn)行分類(lèi)，由其輸出的誤差指標(biāo)可知（）。

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使用SimpleKMeans算法對(duì)天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類(lèi)，保持默認(rèn)參數(shù)，即3個(gè)簇以及歐氏距離。選擇play屬性為忽略屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤。

使用線性回歸（LinearRegression）分類(lèi)器和用M5P分類(lèi)器對(duì)cpu.arff分別進(jìn)行分類(lèi)，由其輸出的誤差指標(biāo)可知（）。

使用SimpleKMeans算法對(duì)天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類(lèi)，保持默認(rèn)參數(shù)，即3個(gè)簇以及歐氏距離。選擇play屬性為忽略屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤。