对于较大的k值,k最近邻模型变为()和()
A.复杂模型,过拟合
B.复杂模型,拟合不足
C.简单模型,拟合不足
D.模型简单,过拟合
A.复杂模型,过拟合
B.复杂模型,拟合不足
C.简单模型,拟合不足
D.模型简单,过拟合
本题通过两个箱中粒子模型的应用实例进行运算:
(1)将KCl晶体放置在金属钾蒸气中加热,K原子受辐射而电离,K→K++e-。K+扩散进入晶体,使晶体的K+离子数目多于Cl-离子数目,晶体的组成变为,为了保持化合物的电中性,电子e-进入负离子的空位代替Cl-,形成,晶体显紫红色,这种晶体缺陷结构称色中心。已知Cl-离子半径为181pm,将电子e-看作处于立方体对角线(长为1.73×362pm)作一维势箱运动。试分别求该电子由HOMO→LUMO激发所需的能量以及由LUMO→HOMO所故出光的波长。
(2)金属钾的摩尔体积室温时为45.36cm3mol-1,试计算它的Fermi能级(EF),分别以J和eV表示,并和实验测定值2.14eV比较。
A.KNN,K最近邻算法
B.神经网络(NeuralNet)
C.支持向量机SVM
D.决策树(DecisionTree)
A.较大的K并不总是好的,选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果
B.相对于期望误差来说,选择较大的K会导致低偏差(因为训练folds会变得与整个数据集相似)
C.在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值
D.以上都正确
A、参数A反映广义的技术进步水平
B、资本要素的产出弹性Ek=β
C、劳动要素的产出弹性EL=α
D、α+β必定等于1
系统如图所示,K>0, 输入r(t)=Acos3t 时,从示波器中观测到输入,输出的幅值相等,相位差90°。
(1)确定参数a,K;
(2)若输入r(t)=3cosωt.确定ω为何值时,稳态输出c(t)的幅值最大,并求出此最大幅值。
算法设计:对于给定的正整数a,计算删去k个数字后得到的最小数.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件的第1行是1个正整数a.第2行是正整数k.
结果输出:将计算的最小数输出到文件output.txt.
互联网是一张有向图,每一个网页是图的一个顶点,网页间的每一个超链接是图的一个边,邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接,则by=1,否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程,与过去浏览过哪些页面无关,而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程,其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数,通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质,对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布,Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到,则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划,它链出的页面有τ个,于是页面i将它的PageRank值分成r份,分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值,即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到,平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示,求它的PageRank取值。