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下列关于EM算法的描述正确的有(   )。

发布时间:2024-07-13

A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器

B.EM算法即是期望最大化算法

C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数

D.EM算法是一种迭代式的方法

试卷相关题目

  • 1下列关于集成学习的说法正确的有(   )。

    A.随机森林是减少模型的方差,而GBDT是减少模型的偏差

    B.组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成

    C.随机森林的结果是多数表决的,而GBDT则是多棵树累加之和

    D.随机森林对异常值不敏感,而GBDT对异常值比较敏感

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  • 2随机森林的随机性主要体现在(   )。

    A.决策树选择的随机性

    B.数据集的随机性

    C.待选特征的随机性

    D.参数选择的随机性

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  • 3随机森林在做数据处理方面的优势有( )。

    A.不需要做缺失值处理

    B.不需要处理噪声

    C.不需要做特征选择

    D.不需要平衡数据集

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  • 4下列关于学习器结合的描述正确的有(   )。

    A.避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳

    B.降低陷入局部极小点的风险

    C.假设空间扩大有可能学得更好的近似

    D.多学习器结合有可能冲突

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  • 5常用的冲突消解策略包括(   )。

    A.投票法

    B.排序法

    C.元规则法

    D.调研法

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  • 6在监督式学习中使用聚类算法的方法有(   )。

    A.首先可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法

    B.应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

    C.在应用监督式学习之前,不能创建聚类

    D.在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

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  • 7影响聚类算法效果的主要原因有(   )。

    A.特征选取

    B.模式相似性测度

    C.分类准则

    D.已知类别的样本质量

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  • 8K均值聚类算法和层次聚类算法在一些方面有重大差异,下列关于两种算法的说法正确的有(   )。

    A.在K均值聚类算法中,必须在运行算法前选定想要的簇的个数

    B.在K均值聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数

    C.在层次聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数

    D.K均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多

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  • 9聚类性能度量外部指标包括(   )。

    A.Jaccard 系数

    B.FM 指数

    C.Dunn指数

    D.Rand指数

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  • 10聚类性能度量的指标主要分为外部指标和内部指标,其中属于内部指标的是( )。

    A.Jaccard 指数

    B.FM指数

    C.DB指数

    D.Dunn指数

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