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哪些机器学习算法不需要做归一化处理?

题目

哪些机器学习算法不需要做归一化处理?

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1.以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( )A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度B.特征数据归一化有可能提高模型的精度C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况D.概率模型不需要做归一化处理

2.下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理A．K均值B．线性回归C．决策树D．朴素贝叶斯

3.有关机器学习算法选择的说法不正确的有哪些？A．每种算法都有其使用范围，因此选择算法需要考虑具体处理的问题。B．机器学习算法的好坏需要通过实验比较确定。C．判断机器学习算法好坏在数据需求阶段就可以确定。D．对于图像分类问题，深度学习算法的准确度一定好于传统的分类算法。

4.机器学习的算法除了监督学习算法外，还包括哪些类型的算法（答案之间用一个空格隔开）

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  • 第1题：

    4、与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处不是下面哪项？

    A．不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力

    B．深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好

    C．深度学习算法不需要对数据进行预处理

    D．深度学习的算法解释性一般比较弱，对数据依赖性强


    深度学习算法不需要对数据进行预处理

  • 第2题：

    与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处不是下面哪项？

    A．不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力

    B．深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好

    C．深度学习算法不需要对数据进行预处理

    D．深度学习的算法解释性一般比较弱，对数据依赖性强


    深度学习算法不需要对数据进行预处理

  • 第3题：

    56、下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理

    A．K均值

    B．线性回归

    C．决策树

    D．朴素贝叶斯


    广义知识关联知识分类知识预测知识偏差知识

  • 第4题：

    4、哪些算法不需要数据归一化？

    A．kNN

    B．k-means

    C．SVM

    D．决策树


    决策树;朴素贝叶斯

  • 第5题：

    机器学习的算法除了监督学习算法外，还包括哪些类型的算法


    k-means;密度聚类

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