你想知道机器学习将会是什么吗?有自检问题(有答案和解析)

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自动化和智能化的追求促进了技术进步,机器学习技术在各个领域发挥了巨大的作用。随着时间的推移,我们将看到随处可见的机器学习,从移动个人助理到电子商务网站。即使作为一个局外人,你也不能忽视机器学习对你生活的影响。
这个测试是为那些对机器学习有一定了解的人做的。考试结束后,学员对自己的机器学习知识有了更深刻的了解。
目前,共有1793名参与者参加了这项测试。专门为机器学习而设计的测试是具有挑战性的,我相信你们都准备好了,继续读下去。
那些没有参加考试的人,你错过了一个测试自己的好机会。但是你也可以阅读这篇文章,看看你是否能回答以下问题的答案,这样你就可以得到很多。
>总的结果为
以下是测试者分数分布的参与,这有助于你评估测试结果。
<图

湿度> >

温度> >
答:答:
信息增益随子集平均纯度的增加而增加。了解信息增益的计算, < class=“包外”href =“http://link.zhihu.com/?目标= HTTPS为3A//www.analyticsvidhya网站/博客/ 2016 / 04 /完整教程树建模开始Python /目标=“_blank”rel=“nofollow”noreferrer noopener 这里> 阅读。你也可以查看 这张<
问题9:在决策树中,当一个节点分叉时,下面的“信息增益”是否正确?

越少的纯节点,需要更多的信息来描述人口。

  • 信息增益可由熵”1-entropy”导出
    信息增益偏向于属性< >的大值。
    >
    1。
    2。
    2和3
    >“正确” >
    答:c >

    想了解详情,请阅读<< class=“包外“href =“http://link.zhihu.com/?目标= HTTPS为3A//www.analyticsvidhya网站/博客/ 2016 / 04 /完整教程树建模开始Python /目标=“_blank”rel=“nofollow noreferrer noopener <类= > 和<类=“包外”href =“http://link.zhihu.com/?目标= HTTP为3A//www.slideshare.net/marinasantini1/ lecture-4-decision-trees-2-entropy-information-gain-gain-ratio-55241087”目标=“_blank”rel=“nofollow”noreferrer noopener 幻灯片> 。
    问题10:使用支持向量机模型遇到了一个欠拟合问题。下列哪种选项可以改进模型的性能?
    A.添加惩罚参数“C” >
    B.减少惩罚参数 >
    C.核系数的降低(γ值)
    答:答:
    如果不合适,我们需要增加模型的复杂度。如果我们增加C,这意味着决策边界变得更复杂,所以A是正确的答案。
    >问题11:
    如果我们已经在SVM算法(核系数)中画出不同点的伽玛值。但由于某种原因,我们没有在可视化界面中显示它。在这种情况下,下列哪种选项最好地解释了三个图的伽玛值关系(从左到右分别是图1,图2,图3,相应的伽玛值是G1,G2,G3)。
    <图
    0%。
    100%。
    0~100%。
    不存在以上< > >
    答:b< >
    在一个交叉验证中,我们选择n-1个视图作为训练集,并使用1个视图度量来验证。如果你把每个点作为交叉验证点并找到最近的点,你总是会得到相反的类别。因此错误率是100%。
    >问题15:
    当我们使用大型数据集来训练决策树时,可以使用哪种选项来减少培训时间?

    <增加树的深度增加学习率 >
    减少树的深度

    >
    2。
    1和2。
    3。
    3和4。
    e 2和3< >
    f>2, 3,4< >
    答:c >
    如果决策树的参数是固定的,我们可以考虑以下选项。
    我越来越深

    资料全部来自网络,如果有问题可以发邮件到站长邮箱