题目内容

我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案()
1.使用前向特征选择方法
2.使用后向特征排除方法
3.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.
4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. 1和2
B. 2,3和4
C. 1,2和4
D. All

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以下哪些算法,可以用神经网络去构造()1.KNN2.线性回归3.对数几率回归

A. 1和2
B. 2和3
C. 1,2和3
D. 以上都不是

训练完SVM模型后,不是支持向量的那些样本我们可以丢掉,也可以继续分类()

A. 正确
B. 错误

请选择下面可以应用隐马尔科夫(HMM)模型的选项()

A. 基因序列数据集
B. 电影浏览数据集
C. 股票市场数据集
D. 所有以上

使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()

A. 0%
B. 100%
C. 0%到100
D. 以上都不是