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单选题
回归分析中定义的()
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最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的()之和最小。
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马尔可夫预测模型是将时间序列看作一个过程,通过对事物不同状态的()与状态之间转移概率的研究,确定状态变化趋势,预测事物的未来。
单选题
在数据挖掘中,比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、()、决策树、神经网络等
单选题
决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据(由于噪声等原因)构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据()问题而提出来的。
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比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、()、神经网络
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集成学习模型的集成方式有
单选题
关于模型参数(权重值)的描述,错误的说法是
单选题
关于集成学习,以下说法错误的是
单选题
强化学习在某种意义上可看作具有“延迟标记信息”的监督学习问题。
