36.k-折()用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是在某种意义下对原始数据进行分组,一部分作为训练集,另一部分作为验证集,首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型,以此来做为评价分类器的性能指标。

1、图像识别实验中,在4251个训练图片中,有超过2000个类别只有一张图片。还有一些类中有2-5个图片。这一描述反映了以下哪一种数据问题?(单)

1、以下关于梯度下降算法的描述中,哪一项是错误的?(单)

1、梯度下降法的目的是求得损失函数的极小值。

1、为防止过拟合,在训练过程中,可以插入对验证集数据的测试。当发现验证集数据的Loss上升时,提前停止训练。

1、Dropout只能使用在神经网络中用来防止过拟合

1、GBDT算法相比于随机森林算法,以下哪种表述是错误的?(单)

1、如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称该回归分析为()分析【输入中文】。

1、以下属于机器学习算法的种类有?(多)

1、网格搜索尝试穷举搜索所有超参数可能性组合,因此准确性比较高。

1、k-折交又验证最后可以使用k个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为k-折交又验证下分类器的性能指标。