單項(xiàng)選擇題通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為()。

A.組合(ensemble)
B.聚集(aggregate)
C.合并(combination)
D.投票(voting)


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3.單項(xiàng)選擇題如果規(guī)則集中的規(guī)則按照優(yōu)先級(jí)降序排列,則稱規(guī)則集是()。

A.無序規(guī)則
B.窮舉規(guī)則
C.互斥規(guī)則
D.有序規(guī)則

4.單項(xiàng)選擇題如果對(duì)屬性值的任一組合,R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋,則稱規(guī)則集R中的規(guī)則為()。

A.無序規(guī)則
B.窮舉規(guī)則
C.互斥規(guī)則
D.有序規(guī)則

5.單項(xiàng)選擇題如果規(guī)則集R中不存在兩條規(guī)則被同一條記錄觸發(fā),則稱規(guī)則集R中的規(guī)則為()。

A.無序規(guī)則
B.窮舉規(guī)則
C.互斥規(guī)則
D.有序規(guī)則

最新試題

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

題型:判斷題

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性SVM優(yōu)于感知器,因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

題型:判斷題

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。

題型:判斷題

如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。

題型:判斷題

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來存儲(chǔ)。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。

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要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。

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當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí),MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

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通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。

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公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

題型:判斷題