A.凝聚方式聚類
B.分解方式聚類
C.Q型聚類
D.R型聚類
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A.ogistic回歸
B.SVM算法
C.CART決策樹
D.樸素貝葉斯
A.隨機(jī)森林算法的分類精度不會(huì)隨著決策樹數(shù)量的增加而提高
B.隨機(jī)森林算法對(duì)異常值和缺失值不敏感
C.隨機(jī)森林算法不需要考慮過擬合問題
D.決策樹之間相關(guān)系數(shù)越低、每棵決策樹分類精度越高的隨機(jī)森林模型的分類效果越好
A.規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹好
B.基于規(guī)則的分類器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線劃分,并將類指派到每個(gè)劃分
C.無法被用來產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
A.隨機(jī)取值
B.等距離散法
C.數(shù)值規(guī)約
D.等頻離散法
A.應(yīng)用邏輯回歸時(shí),異常值會(huì)對(duì)模型造成很大的干擾
B.邏輯回歸的自變量必須是分類變量,因此要對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行離散化處理
C.邏輯回歸對(duì)模型中自變量的多重共線性較為敏感
D.邏輯回歸屬于分類算法
最新試題
時(shí)間序列的問題需考慮下列何者()。
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。
判斷下列各個(gè)量,哪些是隨機(jī)變量()。
SVM算法的缺點(diǎn)包括()。
用邏輯回歸方法得到的分析結(jié)果中,其中預(yù)測(cè)為正類的有102個(gè),其中78個(gè)預(yù)測(cè)正確。預(yù)測(cè)為負(fù)類的有115個(gè),其中83個(gè)預(yù)測(cè)正確。那么正類的precision和recall各是多少()。
下列哪些是搜集數(shù)據(jù)的組織方式()。
有效的市場(chǎng)細(xì)分必須滿足如下條件()。
以下哪些聚類分析的方法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量的?()
以下對(duì)于KNN算法的描述中正確的是()。
時(shí)間序列會(huì)受()因素共同作用。