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2、得到特征后一定要进行特征降维吗?
A.并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要
B.必须要进行,否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行,特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对
参考答案和解析
并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案()1.使用前向特征选择方法2.使用后向特征排除方法3.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征A.1和2B.2,3和4C.1,2和4D.All
考题
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:( )
A.使用前向特征选择方法B.使用后向特征排除方法C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
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一机多票开票子系统V6.15中的管理员口令忘记或遗失,通过在企业开票端获得口令特征码后,()即可登录系统。A、将口令特征码填写在“核对口令”处B、将口令特征码提供给航天信息解密,利用解密后得到的新的密码C、将口令特征码提供给当地服务单位解密,利用解密后得到的新的密码D、退出开票系统再重新登录并输入口令特征码
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s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则加入k个n维向量β(→)1,β(→)2,…,β(→)k后的向量组仍然线性无关B
s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则每个向量增加k维分量后得到的向量组仍然线性无关C
s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性相关,则加入k个n维向量β(→)1,β(→)2,…,β(→)k后得到的向量组仍然线性相关D
s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则减少一个向量后得到的向量组仍然线性无关
考题
问答题与一维条码比较,二维条形码主要特征。
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