题目内容
(请给出正确答案)
[单选题]
用决策树训练一个分类器模型,树的每个叶子结点代表了()信息。
A.样本数量
B.无实际意义
C.分类标签
D.变量数量
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A.样本数量
B.无实际意义
C.分类标签
D.变量数量
A.决策树的构建是一种自下向上的归纳过程
B.决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试
C.决策树的构建是种自顶向下的递归过程
D.决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别
A.有监督学习方法
B.无监督学习方法
C.速度快,分类决策规则明确
D.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征
E.未考虑特征间的相关性
F.分类无偏性好,但容易发生过拟合
A.GoogLeNet的两个辅助分类器的主要目的是增加分类子模型,提高分类准确度
B.为适应不同大学的图形特征的获取,采用了多种大小的卷积核
C.网络的宽度和深度都得到了加强,特征获得更充分
D.通过线性堆叠各种Inception模块,在不明显增加网络课训练参数的情况下,提升网络的性能
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法