以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。
A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等
B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度
C.统计方法包括决策树法和规则归纳法
D.神经网络方法主要是BP算法
第1题:
2、如下方法中属于深度学习方法的是()。
A.卷积神经网络(CNN)
B.朴素贝叶斯分类器
C.三层BP神经网络
D.三层感知器
第2题:
51、下列选项中属于决策树分类器的特点的是?
A.有监督学习方法
B.速度快,分类决策规则明确
C.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征
D.未考虑特征间的相关性
E.分类无偏性好,但容易发生过拟合
F.无监督学习方法
第3题:
关于机器学习方法,下列说法正确的是()。
A.聚类(clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)方法
B.有一些分类(classification)方法是无监督学习(unsupervised learning)
C.无监督学习(unsupervised learning)也称为聚类(clustering)
D.监督学习(supervised learning)也称为分类(classification)
第4题:
7、下列选项中属于决策树分类器的特点的是?
A.有监督学习方法
B.无监督学习方法
C.速度快,分类决策规则明确
D.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征
E.未考虑特征间的相关性
F.分类无偏性好,但容易发生过拟合
第5题:
7、关于Bagging方法,以下说法错误的是()
A.对各弱分类器的训练可以通过并行方式完成
B.最终分类结果是由各弱分类器以一定的方式投票决定的
C.由于各分类器是独立的,弱分类器的训练数据也是相互独立的
D.对各弱分类器的训练可以通过串行方式进行