特征选择方法有（ ）。

试卷相关题目

• 1下列关于降维方法的叙述正确的有（ ）。

  A.主成分分析是一种常用的非线性降维方法

  B.核化线性降维是一种常用的线性降维方法

  C.流形学习是一种借鉴拓扑流形概念的降维方法

  D.度量学习绕过降维的过程，将学习目标转化为对距离度量计算的权重矩阵的学习

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• 2下列关于PCA的说法正确的有（   ）。

  A.在使用PCA之前，我们必须标准化数据

  B.应该选择具有最大方差的主成分

  C.应该选择具有最小方差的主成分

  D.可以使用PCA在低维空间中可视化数据

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• 3对于主成分分析方法，确定降维后低维空间的维数d的方法有（   ）。

  A.由用户事先指定

  B.通过在d不同的低维空间中对开销较小的学习器进行交叉验证来选取

  C.可从重构的角度设置一个重构阈值，选取使得特定公式成立的最小值

  D.随机设置

  E."

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• 4常见的核函数包括（）。

  A.多项式核

  B.高斯核

  C.线性核

  D.拉普拉斯核

  E.Sigmoid核

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• 5许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入（  ）而得。

  A.层级结构

  B.高维映射

  C.降维

  D.分类

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• 6下列说法正确的有（   ）。

  A.条件独立性假设不成立时，朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

  B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

  C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

  D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时，线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

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• 7数据挖掘的主要功能包括概念描述、趋势分析、孤立点分析、（   ）等方面。

  A.关联分析

  B.分类和预测分析

  C.聚类分析

  D.偏差分析

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• 8下列关于特征的稀疏性的说法正确的有（   ）。

  A.稀疏性指的是矩阵中有许多列与当前学习任务无关

  B.稀疏样本可减少学习任务的计算开销

  C.学习任务难度可能有所降低

  D.稀疏矩阵没有高效的存储方法

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• 9在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）。

  A.最小最大损失准则

  B.最小误判概率准则

  C.最小损失准则

  D.N-P判决

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• 10常用的代价函数有（ ）。

  A.均方误差

  B.均方根误差

  C.平均绝对误差

  D.交叉嫡

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