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下面有关regularization说法不正确的是() L2 regularization 将倾向得到普遍较小较光滑的模型权值 L1 regularization将倾向得到某些维度为0的模型权值 regularization是对模型权值进行某种限制的一种方式 因为损失函数加入了regularization项,会使模型变得更加复杂一些 ...
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对于数据: {12 , 9 , 7 , 6 , 20 , 100 , 35 , 21 , 11 , 18 , 25 , 37} 1) 计算它的平均值, 20% 的截断均值和中位数,并说明这三个统计特征在描述数据集方面的特点。 2 ) 使用 MIN-MAX 规范方法将值其中的 6,100,35 转换到 [0,1] 。 3) 对数据按照 深度为 4 进行划分,再写出按边界值进行平滑后的结果。解释一下一般会因为什么目的对数据进行平滑处理。 ...
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请举例说明什么是关联数据挖掘任务? ...
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决定神经网络的三个主要因素是 1 、 2 和 3 。 ...
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SPSS中,数据整理的功能主要集中在( )等菜单中 数据 直销 分析 转换 ...
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()是一个观测值,它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的 边界点 离群点 核心点 质心 ...
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A* 算法中,节点x的估价函数f(x)=g(x)+h(x),其中g(x)表示 1 ,h(x)表示 2 ,并且h(x)必须满足 3 。 ...
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启发式搜索算法中用来估计节点位于解路径上的希望的是( ) 启发函数值 估计函数值 适应度函数值 希望函数值 ...
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当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离() 聚类 关联分析 分类 隐马尔科夫 ...
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下面哪个算法不能起到降维的作用() GBDT LDA PCA SVD ...
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