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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

常用的选择训练集和测试集的方法中()是将记录分为K组,每次运行时,只留一组作检验,其余作训练集。重复K次。

A.保持方法

B.随机二次抽样

C.交叉验证

D.自助法

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第1题
随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林,每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别。它的优点是()。

A.级别划分较多的属性不会影响模型效果

B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合

C.每次学习使用不同训练集,一定程度避免过拟合

D.能够处理高纬度的数据,并且不做特征选择

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第2题
过拟合问题是模型在训练集表现较好,但在测试集表现较差,为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法?()

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

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第3题
代码model.fit(nist.train.image,mmist.train.1abels.epochs=5)中的epochs参数代表()

A.全体训练集将被分为6份

B.全体测试集将被测试5次

C.全体训练集将被训练5次

D.全体训练集将被分为5份

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第4题
在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

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第5题
在k-fold交叉验证中,相对于期望误差来说,选择较大的K会导致低偏差(因为训练folds会变得与整个数据集相似)。()
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第6题
sklearn.model_selection模块的train_test_split方法返回切分的训练数据集和测试数据集。()
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第7题
在猫狗图像分类任务中,如果100个样本,其中50张猫,50张狗,但图像混在一起,无法区分他们是猫是狗,也就是每个图像无对应的类别标签。如果将这100张样本作为训练集,使用机器学习算法训练学习如何分类猫和狗,此时的训练方法是?()

A.无监督学习

B.半监督学习

C.监督学习

D.混合学习

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第8题
试油是指利用一套专用的()和产能的方法。

A.地面设备间接测试地下储集层液性

B.地面设备和井下工具直接测试地下储集层液性

C.井下工具间接测试地下储集层液性

D.地面设备直接测试地下储集层液性

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第9题
在数据挖掘方法中,将数据集分割为若干有意义的簇的过程称为_____分析,它是一种无制导的学习方法。

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第10题
决策树学习通常是一个递归地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。关于选择最优属性的描述,正确的是()

A.C4.5基于信息增益比作为属性选择的度量

B.ID3基于信息增益作为属性选择的度量

C.以上都是

D.CART基于基尼指数作为属性选择的度量

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第11题
颗粒物等速采样方法原理是将烟尘采样管由采样孔插入烟道中,使采样嘴置于测点上,正对气流,即______速度与___
___速度相等(其相对误差应在10%以内),抽取一定量的含尘气体。根据采样管滤筒上所捕集到的颗粒物量和同时抽取的气体量,计算出排气中颗粒物浓度。
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