第八章单元测试
哪一个是机器学习中“回归”任务的准确描述？
在构建一个决策树模型时，我们对某个属性分割节点，下面四张图中，哪个属性对应的信息增益最大？
决策树学习算法的结束条件有 （ ）
人脑中大约有多少个神经元？ （）
以下关于机器学习相关概念中表述正确的为（）
决策树算法若没有剩余属性可以用来进一步划分实例，说明 （ ）
BP算法的学习效果与哪些因素有关？ （ ）
为了测量假设的精确度，一般给学习系统一个由样例组成的训练集。
决策树学习的搜索策略被设计成贪婪搜索策略，该策略近似于极小化最终树的深度。
神经网络的隐含层越多越好。
A:将其映射到低维空间来简化输入 B:为每个项目分配一个类别 C:预测每个项目实际的值 D:依据某个准则对项目进行排序
答案:预测每个项目实际的值
A:outlook B:windy C:humidity D:temperature
A:所有选项都对 B:所有剩余的实例属于同一类 C:没有剩余的属性 D:没有剩下的实例
A:1012 B:1011 C:1010 D:1013
A:回归和分类都是有监督学习问题 B:神经网络比决策树学习算法好 C:假设越简单越好 D:聚类是一种无监督学习
A:该问题实际上是不确定性的 B:这些实例有相同的描述，却属于不同的分类 C:可能是有些数据不正确 D:在数据中有噪声
A:学习率 B:激活函数 C:初始权值 D:训练样本集
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
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