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[单选题]

下列那种算法是基于模型来对弱分类器结果进行组合()

A.Stacking

B.Bagging

C.Boosting

D.都不可以

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更多“下列那种算法是基于模型来对弱分类器结果进行组合()”相关的问题

第1题

以下对最近邻分类算法(KNN)的说法错误的是()。

A.它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型

B.分类一个测试样例开销很大

C.最近邻分类器基于全局信息进行预测

D.可以生产任意形状的决策边界

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第2题

那种决策树算法是基于信息增益来选择分裂属性的()

A.C4.5

B.C5.0

C.CART

D.ID3

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第3题

决策树算法的特点是()。

A.不能用于数值计算

B.提供了将学习结果决策树到等价规则集的转换功能

C.模型直观清晰,分类规则易于解释

D.解决了连续数据值的学习问题

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第4题

考虑例10.6中那种形式的费尔模型。现在,我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例,而去估计一
个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量dem wins来代替式(10.23)中的dem vote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?

(iii)采用下面的预测规则:如果den wins>0.5, 你就可以预测民主党会获胜:否则, 共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?

(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健1检验。你有何发现?

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。t统计量有什么明显的变化吗?

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第5题

以下那种陈述是最正确的? ()

A. 假如市场是弱式效率市场,这意味着价格很快反映了所有公开可得的信息

B. 假如市场是弱式效率市场,这意味着你能通过基于过去价格趋势的技术分析在市场中获胜

C. 假如市场是强式效率市场,这意味着所有的股票有一样的预期收益

D. 以上的陈述都是不正确的

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第6题

下列基于BIM的室内声学分析流程正确的是()

A.BIM建模——模型简化——导入室内分析软件——导出几何模型——输出结果

B.BIM建模——模型简化——导出几何模型——导入室内分析软件——输出结果

C.BIM建模————导出几何模型——模型简化——导入室内分析软件——输出结果

D.BIM建模————导出几何模型——导入室内分析软件——模型简化——输出结果

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第7题

在实现货找人的过程中,系统有自己的一套算法是()。

A.淘宝网利用大数据分析,识别消费者购买意图,构建“买家兴趣模型”

B.在“猜你喜欢”中根据买家需求推荐同类商品,实现人货匹配

C.通过“产品属性标签”对产品进行分类标识,根据标签相似潜客人群获得更大曝光

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第8题

朴素贝叶斯方法的优点是什么()①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率②在小规模数据上表现良好,可以处理多分类任务,并且适合增量训练,尤其是当数据量超过内存时,可以分批增量训练③对丢失数据不是很敏感,算法比较简单,经常用于文本分类

A.①②

B.②③

C.①③

D.①②③

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第9题

下列选项中属于分类器训练过程中的特点的是()

A.分类器性能提升是匀速的,与是否接近最优结果无关

B.分类器越接近最优解,分类器性能提升越慢

C.分类器错误率高,稍微训练即可大幅提升训练结果

D.其余三种说法都对

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第10题

对于构建基于大数据的IC峰值变化模型的逻辑图,以下说法正确的是()。

A.基于大数据平台原始数据,可划分为运行数据和充电数据

B.对运行数据进行数据筛选和切分,可得到平均充电温度等数据

C.对充电数据进行IC计算和分析,可得到IC峰值,并将峰值进行支持向量回归处理

D.将上述平均充电温度、里程、充电开始SO

E.平均充电电流、平均充电温度、峰值分类指标等作为神经网络模型训练的输入

F.将支持向量回归处理后的IC峰值作为输出,对神经网络模型进行调节,即可得到预测模型

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