过拟合不会影响分类模型的泛化能力
第1题:
下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()
A.他们经常不会过拟合
B.他们通常带有高偏差,所以其并不能解决复杂学习问题
C.他们通常会过拟合
第2题:
UML是一种面向对象的统一建模语言。在UML模型图中有依赖、(35)等关系。
A.关联、特殊、实现
B.结构、泛化、实现
C.关联、泛化、实现
D.关联、泛化、语义
第3题:
第4题:
线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高,模型拟合效果越好;可决系数越小,模型拟合效果越差。
第5题:
给出下列结论: (1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好; (2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好; (3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好; (4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高。 以上结论中,正确的有()个
第6题:
拟合模型
第7题:
外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?
第8题:
第9题:
拟合法是一维波动方程的解析解
拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型
拟合法的解有任意多组
拟合法桩的力学模型是线弹性模型
第10题:
对
错
第11题:
第12题:
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
随机森林算法对异常值和缺失值不敏感
随机森林算法不需要考虑过拟合问题
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
第13题:
A.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确,并且也不太容易过拟合
B.大规模串行结构和信息的串行处理
C.知识和结果的不可解释性
D.通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联
第14题:
A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小
B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率
C.SVM的目标的结构风险最小化
D.SVM可以有效避免模型过拟合
第15题:
下面关于拟合分析法的描述,哪一个是正确的?()
第16题:
分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。
第17题:
常用系统结构模型化技术有()。
第18题:
根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?
第19题:
在回归模型中,t统计值的大小表示()
第20题:
模型的拟合效果
自变量对因变量的影响
判断异方差
模型趋势
第21题:
对
错
第22题:
模型的拟合效果
自变量对因变量的影响大小
判断异方差
模型趋势
第23题:
关联树法
解释结构模型化技术
系统动力学结构模型化技术
拟合法
第24题: