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决策树
B:SVM
C:神经网络
D:随机森林
E:逻辑回归 F:KNN
分类算法的标签和回归算法完全相同
B:分类算法和聚类算法样都没有标签
C:分类算法的评价需要参考真实标签
D:分类算法评价可以用均方误差来判断
KNN称为K近邻算法
B:KNN称为K均值算法
C:属于分类算法
D:属于聚类算法
逻辑回归由线性回归和Sigmoid 函数组成
B:逻辑回归本身解决二分类问题,但通过One-VS-Rest 可以实现多分类
C:逻辑回归又称逻辑斯特回归,因为其引入了逻辑斯特函数
D:逻辑回归和线性回归是解决回归问题最常使用的两个方案
代码行估算法
B:功能点估算法
C:类比估算法
D:关键路径估算法
FIFO算法;
B:OPT算法;
C:LRU算法;
D:NRN算法;
E:LFU算法。
代码行、功能点
B:参数算法
C:专家估算法
D:函数估算法
FIFO算法;
B:OPT算法;
C:LRU算法;
D:NRN算法;
E:LFU算法。
A.逻辑回归必须对缺失值做预处理;
B.逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
C.逻辑回归比决策树,更容易过度拟合
D.逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
选项: A: B: C: D:A*算法
B:yolo算法
C:Dijkstra算法
D:Mean-Shift搜索模型
逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
B:逻辑回归的估计方法是最小二乘法
C:逻辑回归比神经网络,更不容易过度拟合
D:逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
逻辑回归必须对缺失值做预处理
B:逻辑回归要求自变量和目标变量是线性关系
C:逻辑回归比决策树,更容易过度拟合
D:逻辑回归只能做2值分类,不能直接做多值分类
粒子群算法
B:蚁群算法
C:遗传算法
D:蜂群算法
数字签名算法
B:密钥交换协议
C:对称加密算法
D:公钥加密算法
逻辑回归中的因变量和自变量均为分类变量
B:逻辑回归中因变量为分类变量
C:逻辑回归中自变量为分类变量
D:逻辑回归中,因变量和自变量均为连续型变量
数字签名
B:序列算法
C:RSA算法
D:数字水印
扫描算法SCAN
B:最短寻道时间优先算法SSTF
C:先来先服务算法FCFS
D:循环查看算法C-LOOK
扫描算法SCAN
B:最短寻道时间优先算法SSTF
C:先来先服务算法FCFS
D:循环查看算法C-LOOK