关于KNN算法的描述,不正确的是( )。
A. 可以用于分类
B. 可以用于回归
C. 距离度量的方式通常用曼哈顿距离
D. K值的选择一般选择一个较小的值
两个向量的长度分别为1和2,两者之间的夹角为60度,则以下选项错误的是( )。
A. 余弦相似度为0.5
B. 余弦相似度为正
C. 余弦相似度没法计算,因为没给出具体坐标值
D. 余弦相似度的值与向量的长度无关,只和向量之间的夹角有关
在随机森林里,你生成了几百颗树(T1, T2 …..Tn),然后对这些树的结果进行综合,下面关于随机森林中每颗树的说法正确的是?( )
A. 每棵树是通过数据集的子集和特征的子集构建的
B. 每棵树是通过所有的特征构建的
C. 每棵树是通过所有的数据构建的
D. 以上都不对
以下关于集成学习特性说法错误的是( )。
A. 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性
B. 弱分类器的错误率不能高于0.5
C. 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题
D. 当训练数据集较大时,可分为多个子集,分别进行训练分类器再合成
微信支付 
支付宝支付