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以下算法中对缺失值敏感的有()

  • A、ogistic回归
  • B、SVM算法
  • C、CART决策树
  • D、朴素贝叶斯

参考答案

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考题 下面不是分类的常用方法的有() A、K近邻法B、朴素贝叶斯C、决策树D、条件随机场

考题 下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理

考题 以下是机器学习的常用算法的是()。 A.降维算法B.聚类算法C.回归算法D.分类算法

考题 以下算法中属于聚类算法的是()。 A.随机森林B.逻辑回归C.KmeansD.KNN算法

考题 下列关于贝叶斯定理描述错误的是:()。 A.朴素贝叶斯分类方法可以跟决策树和神经网络算法相媲美B.一种非常成熟的统计学分类方法C.主要用来确定群组内部和群租间的相似度和相异度D.主要用于分类问题的归类等

考题 以下算法中属于监督学习算法的是()。 A.随机森林B.逻辑回归C.KmeansD.KNN算法

考题 下列属于分类算法的有()。 A.随机森林B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.k近邻法

考题 下列属于朴素贝叶斯缺点的是()。 A.对缺失数据不太敏感B.分类效果不稳定C.先验模型可能导致结果不佳D.不适合增量式训练

考题 聚类的典型应用不包括( ),(请作答此空)是一个典型的聚类算法。A.决策树 B.Apriori C.k-means D.SVM

考题 用于监督分类的算法有()。A、支持向量机B、决策树C、神经网络D、线性回归

考题 朴素贝叶斯分类是基于()假设。

考题 如果自变量有连续型变量,则适用的分类预测方法有()A、逻辑回归B、神经网络C、SVM算法D、C4.5算法

考题 决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。

考题 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有()。A、决策树、对数回归、关联模式B、K均值法、SOM神经网络C、Apriori算法、FP-Tree算法D、RBF神经网络、K均值法、决策树

考题 以下哪项关于决策树的说法是错误的?()A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子树可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

考题 为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的?简述朴素贝叶斯分类优缺点。

考题 ID3,C4.5,CART等分类算法均是在()的基础上改进得到。A、Apriori算法B、SVD算法C、Hunt算法D、EM算法

考题 数据挖掘的挖掘方法包括()A、聚类分析B、回归分析C、神经网络D、决策树算法

考题 以下关于决策树的说法中,不正确的是()。A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子数可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

考题 以下算法中,不属于分类预测的典型算法的是()A、Logistic回归B、决策树C、K-means算法D、神经网络

考题 多选题用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络D线性回归

考题 多选题图的应用算法有()A克鲁斯卡尔算法B哈弗曼算法C迪杰斯特拉算法D拓扑排序算法

考题 多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是()A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好

考题 判断题决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。A 对B 错

考题 单选题ID3,C4.5,CART等分类算法均是在()的基础上改进得到。A Apriori算法B SVD算法C Hunt算法D EM算法

考题 单选题下列数值积分算法,最精确的算法为( )。A 复合梯形算法B 龙贝格算法C 柯特斯算法D 复合辛普生算法

考题 多选题以下算法中对缺失值敏感的有()Aogistic回归BSVM算法CCART决策树D朴素贝叶斯