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一个好的聚类算法应当具备哪些潜质( )。
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lk16小时前
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K-Means算法中的初始中心点( )。
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有关k-means下列说法正确的是( )。
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聚类中的簇与分类中的类的关系是( )。
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在市场营销中,聚类最有可能帮助经营者( )。
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如何衡量聚类的质量( )。
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对于轮廓系数图表述正确的是( )。
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下列不属于分类数据集的是（）
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下列说法错误的是 ( )。
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回归任务的目标是预测一个连续值，编程术语叫作浮点数。
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随机森林不受缩放影响，梯度提升回归树对缩放敏感。
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朴素贝叶斯模型的许多优点和缺点都与线性模型相同。它的训练和预测速度都很快，训练过程也很容易理解。
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下列算法哪个可以用于回归（）
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树的特征重要性始终为正数，可以说明该特征对应哪个类别。
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随机森林的 n_estimators 值总是越大越好，但梯度提升不同，增大 n_estimators 会导致模型更加复杂，进而可能导致过拟合。
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可以使用from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor，加载算法解决鸢尾花问题。
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scikit-learn 中没有实现的朴素贝叶斯分类器是（）
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监督机器学习问题主要有两种：聚类和回归
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较高的学习率意味着每棵树都可以做出较强的修正，这样模型更为复杂。
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一个在训练集上表现很好、但不能泛化到新数据上的模型，那么就存在欠拟合。
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