题目内容
(请给出正确答案)
[单选题]
如果需要训练的特征维度成千上万,在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难。我们通过什么方法可以缓解这个问题()。
A.K均值算法
B.支持向量机
C.降维
D.以上答案都不正确
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A.K均值算法
B.支持向量机
C.降维
D.以上答案都不正确
A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征
D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
A.采用列表表示一维数据,不同数据类型的元素是可以的
B.JSON格式可以表示比二维数据还复杂的高维数据
C.二维数据可以看成是一维数据的组合形式
D.字典不可以表示二维以上的高维数据
A.数据组织存在维度,字典类型用于表示一维和二维数据
B.高维数据有键值对类型的数据构成,采用对象方式组织
C.二维数据采用表格方式组织,对应于数学中的矩阵
D.一维数据采用线性方式组织,对应于数学中的数组和集合等概念
A.预算包饺子所需要的费用
B.如果子女在包饺子过程中出现相互推诿,父母亲加以沟通协调
C.对表现好的子女予以表扬;对表现不好的子女予以批评
D.吃完饺子后,母亲给孩子们发放压岁红包
E.吃完饺子后,父亲发表新年寄语
A.质量特征导向
B.综合性的合成方法
C.考评中心法
D.工作结果导向