K均值聚类是一种典型的无监督学习算法,用于将数据分成不同的组或簇。决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归问题。故本题答案是B选项。反馈 收藏
以下关于决策树原理介绍错误的有()。A.决策树算法属于无监督学习B.决策树算法本质上是贪心算法C.决策树生成过程中需要用到分割法D.决策树决策过程从根节点开始
决策树算法是典型的无监督学习方法A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
K邻近算法属于无监督学习,决策树算法属于有监督学习A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。
关于决策树,说法有误的是:A.决策树算法是无监督学习B.属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的C.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D.规则归纳问题,适合用决策树来表示相关知识点: 试题来源: 解析 A ...
解析:决策树算法在用于分类任务时,是一种监督学习算法,它通过学习有标记的训练数据(输入特征和对应的类别标签)来构建决策树模型,用于对新数据进行分类。聚类算法是无监督学习算法,用于将数据划分为不同的簇;无监督自编码器属于无监督学习的神经网络;关联规则挖掘算法也是无监督学习算法,用于发现数据中的关联关系。反馈...
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
39.下面方法中属于无监督学习算法的是( ) A、 线性回归 B、 支持向量机 C、 决策树 D、 K-Means聚类 温馨提示:温馨提示:请认真审题,细心答题! 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 TAGS 下面方法法子属于监督学习算法线性关键词试题汇总大全
本书基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探讨了监督学习(如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习(如降维和聚类等)。值得一提的...