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表示决策树中机会点的图形是()。
决策
机会
图形
发布时间:
2023-09-16 13:45:21
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1.
[单选题]在决策树方法中,“△”表示( )。 A 决策点 B 机会点 C 结果点 D 概率点
2.
在决策树方法中,“△”表示().A.决策点B.机会点C.结果点D.概率点
3.
信号机图形为圆圈中显示()符号,表示信号机灭灯状态。信号机图形为圆圈中()显示,表示信号机点灯状态。信号机图形为基座(),表示矮柱信号机。 选项: A:X B:无符号 C:加圆圈 D:短线
4.
绘制决策树时,应包括 选项: A、决策点 B、方案枝 C、机会点 D、概率枝
5.
决策树中决策点和机会点上的期望值都是通过结果值与其对应概率计算所得的。选项: A:正确; B:错误
6.
绘制决策树时,应包括)。(5分) 选项: A:决策点 B:方案枝 C:机会点 D:概率枝
7.
下列图形表示中,属于完全图形的是()
8.
绘制决策树时,应包括()。 选项: A:A.决策点 B:B.方案枝 C:C.机会点 D:D.概率枝
9.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类? ( ) 选项: A:Kmeans $;$决策树 $;$支持向量机 $;$KNN B:Kmeans $;$决策树 $;$支持向量机 $;$KNN C:Kmeans $;$决策树 $;$支持向量机 $;$KNN D:Kmeans $;$决策树 $;$支持向量机 $;$KNN
10.
以下模型中属于概率图模型的是( ) 选项: A: 决策树 B: 感知机 C:支持向量机 D:受限玻尔兹曼机
11.
在UML2.0版本中的图形表示式中,“组件(构件)”的表示方式是下列图形中的哪一个 ?( )
12.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类? 选项: A:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN B:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN C:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN D:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN
13.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类?() 选项: A:A、Kmeans B、决策树 C、支持向量机 D、KNN B:A、Kmeans B、决策树 C、支持向量机 D、KNN C:A、Kmeans B、决策树 C、支持向量机 D、KNN D:A、Kmeans B、决策树 C、支持向量机 D、KNN
14.
在E-R模型中,表示属性的图形是()
15.
以下哪项关于决策树的说法是错误的()。选项: A:决策树的构建是一种自下向上的归纳过程 B:决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别 C:决策树的构建是一种自顶向下的递归过程 D:决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试
16.
以下哪项关于决策树的说法是错误的()。选项: A:决策树的构建是一种自下向上的归纳过程 B:决策树的构建是一种自顶向下的递归过程 C:决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别 D:决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试
17.
以下哪项关于决策树的说法是错误的()。选项: A:决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别 B:决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试 C:决策树的构建是一种自顶向下的递归过程 D:决策树的构建是一种自下向上的归纳过程
18.
关于决策树,以下说法正确的是A.()决策树是一棵二叉树。()B.()决策树的非叶子节点表示在一个属性上的测试。()C.()决策树的叶子节点存放一个类标号,表示分类的结果。()D.()决策树越复杂,则分类越准确
19.
在UML的部署图表示方式中,“节点”的表示方式是下列图形中的哪一个?( )
20.
决策树中的“○”节点表示()。 A: 方案点 B: 决策点 C: 结果点 D: 概率点
21.
下列哪个机器学习算法是基于决策树的?( )A、K-近邻算法B、支持向量机C、决策树D、贝叶斯分类器
22.
下列图形中,可以在E-R图中表示实体的是()
23.
关于决策树,说法有误的是:选项: A:如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期 B:属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的 C:规则归纳问题,适合用决策树来表示 D:决策树算法是无监督学习
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