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【判断题】
BP训练算法是常用的神经网络分类器训练算法,该算法也称为反向误差传播无监督训练算法()
A.
正确
B.
错误
题目标签:
分类器
神经网络
误差传播
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参考答案:
参考解析:
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【单选题】分类器欠拟合时( )
A.
训练误差较大
B.
泛化误差较大
C.
训练误差大,但泛化误差较小
D.
训练误差小,但泛化误差很大
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【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
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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【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】前向神经网络中的前向指()
查看完整题目与答案
【单选题】下面()分类器速度快,适用于非常大的数据集合高维数据
A.
支持向量机
B.
线性回归
C.
贝叶斯
D.
决策树
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【单选题】下列选项中,最常见的评价分类器好坏的指标是()。
A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
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【多选题】如下哪些是最近邻分类器的特点 ( )
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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【单选题】怎样理解非完美分类的超平面分类器?
A.
允许小部分训练观测被误分。
B.
允许大部分训练观测被误分。
C.
两种说法都对。
D.
两种说法都不对。
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【简答题】卧式分类器的操作过程。
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【单选题】BP神经网络是( )
A.
多层前向(前馈)网络
B.
单层前向(前馈)网络
C.
多层反馈网络
D.
单层反馈网络
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【单选题】下列是神经网络中常见的超参数的是()
A.
批大小
B.
学习率
C.
正则化参数
D.
以上都是
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【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点,()。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分,并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
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【判断题】反馈神经网络又称前馈网络。
A.
对
B.
错
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【判断题】Hopfield神经网络是前馈神经网络
A.
正确
B.
错误
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【多选题】多层前馈神经网络包括什么:()。
A.
输入层
B.
一个或多个隐藏层
C.
一个输出层组成
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【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:()
A.
选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;
D.
根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。
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【判断题】在样本数目足够多的情况下,最近邻分类器的错误率在最坏的情况下是贝叶斯分类器错误率的两倍。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】循环神经网络Recurrent neural networks可以有双向。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为()。
A.
组合(ensemble)
B.
聚集(aggregate)
C.
合并(combination)
D.
投票(voting)
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【简答题】神经网络
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训练误差较大
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泛化误差较大
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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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A.
正确
B.
错误
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支持向量机
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B.
精确度(precision)
C.
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可以生产任意形状的决策边界
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允许小部分训练观测被误分。
B.
允许大部分训练观测被误分。
C.
两种说法都对。
D.
两种说法都不对。
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多层前向(前馈)网络
B.
单层前向(前馈)网络
C.
多层反馈网络
D.
单层反馈网络
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A.
批大小
B.
学习率
C.
正则化参数
D.
以上都是
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A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分,并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
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【判断题】反馈神经网络又称前馈网络。
A.
对
B.
错
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正确
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A.
输入层
B.
一个或多个隐藏层
C.
一个输出层组成
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A.
选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;
D.
根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。
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A.
正确
B.
错误
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A.
正确
B.
错误
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A.
组合(ensemble)
B.
聚集(aggregate)
C.
合并(combination)
D.
投票(voting)
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