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机器学习基础与实践
结课考核
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多选题
关于PCA降维，下列说法错误的是（ ）
A
PCA降维的依据是找到低维子空间使得数据在此空间投影后具有最大方差[|]PCA降维的依据是找到低维子空间使得数据在此空间投影后，投影数据与原数据之间的最小平方距离尽可能小[|]当样本个数小于数据的维数时，PCA 降维可以通过奇异值加速[|]当样本个数大于数据的维数时，PCA降维可以通过奇异值加速
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多选题
假设使用K折交叉验证对线性回归模型进行性能评估，请问需要对回归模型进行多少次训练和测试（ ）
多选题
假设对于一个二分类问题，输入向量的特征个数为3，每个特征可能的取值个数分别3 4 5。请问，对于一般的贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器，为了判别测试样本的类别，需要估计的参数个数分别为多少（ ）
多选题
监督学习和非监督学习的划分依据是（ ）
多选题
降维可大致分为非线性降维方法和线性降维方法。请问PCA 和LLE（Locally Linear Embedding）分别是什么降维方法（）
多选题
关于K-means 和高斯混合模型（GMM），下列说法正确的是（ ）
多选题
逻辑回归解决的是（ ）
填空题
给定一组初始聚类中心和聚类数目，K-means 算法必收敛 （ ）
多选题
针对已经学好的机器模型，下列说法正确的是（ ）
多选题
贝叶斯分类模型属于（ ）
多选题
分类和回归任务的区别是（ ）
多选题
线性可分支持向量机模型的决策面是由什么决定的（ ）
填空题
贝叶斯分类算法只能处理离散属性（ ）
多选题
下列不属于监督学习模型的是（ ）
多选题
使用EM 模型求解高斯混合模型的过程中，隐变量后验概率和模型参数分别是在哪个步骤进行
多选题
下述属于非监督学习应用的是（ ）
多选题
高斯朴素贝叶斯分类器具有 （）决策面
多选题
对于一般的聚类问题，自底向上和自顶向下的层次聚类法可否确保聚类结果是局部/全局最优的 （ ）
多选题
在多项式回归模型中（回归系数的阶数大于1），机器学习模型 f 与（ ）
机器学习基础与实践
章节列表
第一章 机器学习介绍
1
第四章 线性回归与逻辑回归
1
第六章 支持向量机
2
第七章 朴素贝叶斯和K-NN
1
第十章 聚类
1
第十一章 降维
1
结课考核
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