使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()A.0%B.100%C.0%到100D.以上都不是

题目

使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()

A.0%

B.100%

C.0%到100

D.以上都不是

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1.作为分类器的性能评价方法，K折交叉验证把数据集划分为K份，其中K-1份作为训练集，1份作为测试集，全部轮流使用，总计循环（）次来评估算法的性能。A．1B．K-1C．KD．K+1

2.3、有关KNN算法，说法正确的是？A．K的选择对分类结果影响很小B．计算距离只能采用欧氏距离C．KNN算法的计算复杂度较低D．KNN算法中的K通常选择较小的值

3.KNN分类算法的WEKA实现及实验测试

4.下列算法中，sklearn中未提及的是（)。A．K-Means聚类算法B．Log1st1c RegressionC．KNN最近邻分类算法D．Apriori关联规则算法

更多“使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“＋”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验 ”相关问题

  • 第1题：

    常用的异常检测算法有哪些？

    A．基于聚类的方法

    B．分类算法

    C．高斯分布建模

    D．KNN（K-最近邻）


    基于聚类的方法;高斯分布建模;KNN （K-最近邻）

  • 第2题：

    使用朴素贝叶斯算法进行分类时，分别计算未知样本属于每个已知类的概率，然后选择其中概率最大的类作为分类结果。


    它假设特征分量之间相互独立

  • 第3题：

    KNN分类算法的实现及实验测试


    由附近某种数量最多的样本类别决定

  • 第4题：

    K最近邻（KNN)分类器的基本算法步骤包括

    A．算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离

    B．找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻

    C．做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类


    算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离;找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻;做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类

  • 第5题：

    【多选题】以下属于聚类算法的有（）

    A．K-Means

    B．DBSCAN

    C．Apriori

    D．KNN


    KMeans;DBSCAN

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