题目内容
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[单选题]
对分类任务来说,学习器从类别标记集合中预测出一个标记,最常见的结合策略是()。
A.投票法
B.平均法
C.学习法
D.排序法
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A.投票法
B.平均法
C.学习法
D.排序法
A.文本分类是指按照预先定义的主题类别,由计算机自动地为文档集合中的每个文档确定一个类别
B.文本分类大致可分为基于知识工程的分类系统和基于机器学习的分类系统
C.文本的向量形式一般基于词袋模型构建,该模型考虑了文本词语的行文顺序
D.构建文本的向量形式可以归结为文本的特征选择与特征权重计算两个步骤
A.Jieba专注于中文分词操作
B.NLTK主要用于一般自然语言处理任务(标记化,POS标记,解析等)
C.Gensim主要用于题和向量空间建模、文档集合相似性等
D.Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库,其中包含了用于文本预处理的工具,例如词频-逆文档频率特征提取(TfidfVectorizer)等。
A.学习器A的性能优于学习器C
B.学习器A的性能优于学习器B
C.学习器B的性能优于学习器C
D.学习器C的性能优于学习器B
A.条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器
B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题
C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布,因此吉布斯采样算法的收敛速度很快
D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时,线性判别分析产生贝叶斯最优分类器