首页 > 继续教育
题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

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

查看答案
答案
收藏
如果结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能还需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
安装优题宝APP,拍照搜题省时又省心!
更多“对于较大的k值,k最近邻模型变为()和()”相关的问题
第1题
以下哪些是K近邻分类器的优化算法()

A.快速K近邻算法

B.压缩近邻法

C.最近邻算法

D.K近邻算法

点击查看答案
第2题
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

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。

点击查看答案
第3题
以下描述适用于适用哪个数据挖掘算法:如果一个样本在特征空间中的N个最相似的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别?()

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)

点击查看答案
第4题
下列机器学习常用的方法中,()属于有监督学习。

A.决策树

B.K近邻

C.DBSCAN

D.支持向量机

点击查看答案
第5题
以下关于NN算法当中k值描述正确的是?()

A.可以将k值设为0

B.K值是超参数

C.K值越大,模型越容易过拟合

D.K值越大,分类的分割面越平滑

点击查看答案
第6题
下列表述中,在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是()

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

点击查看答案
第7题
焊缝探伤所用斜探头,当楔块底面前部磨损较大时,其K值将变小。()
点击查看答案
第8题
对于C-D生产函数模型Y=AL^αK^βe^u,下列说法中正确的是()。
对于C-D生产函数模型Y=AL^αK^βe^u,下列说法中正确的是()。

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

点击查看答案
第9题
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

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。

点击查看答案
第10题
问题描述:给定n位正整数a,去掉其中任意k≤n个数字后,剩下的数字按原次序排列组成一个新的正整
数.对于给定的n位正整数a和正整数k,设计一个算法找出剩下数字组成的新数最小的删数方案.

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.

点击查看答案
第11题
PageRank算法是基于网页链接分析对关键字匹配搜索结果进行处理的。它借鉴传统引文分析思想:当
网页甲有一个链接指向网页乙,就认为乙获得了甲对它贡献的分值,该值的多少取决于网页甲本身的重要程度,即网页甲的重要性越大,网页乙获得的贡献值就越高。由于网络中网页链接的相互指向,该分值的计算为一个迭代过程,最终网页根据所得分值进行检索排序。

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。

点击查看答案
退出 登录/注册
发送账号至手机
密码将被重置
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改