在k近邻方法中,k值增大意味着整体模型变得复杂。()此题为判断题(对，错)。

题目
在k近邻方法中,k值增大意味着整体模型变得复杂。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.利用K近邻法进行分类时,k值过小容易发生过拟合现象。()此题为判断题(对，错)。

2.58、关于K近邻说法正确的是：A．K近邻算法是机器学习B．K近邻是无监督学习C．K代表要分类的个数D．K值的选择，对分类结果没有影响

3.以下哪种方法可以应用于PRM和RRT中快速寻找最近邻点A．K-MeansB．K近邻C．KD TreeD．A*

4.17、关于K近邻说法正确的是：A．K近邻算法是机器学习B．K近邻是无监督学习C．K代表要分类的个数D．K值的选择，对分类结果没有影响

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  • 第1题：

    关于K近邻说法正确的是：

    A．K近邻算法是机器学习

    B．K近邻是无监督学习

    C．K代表要分类的个数

    D．K值的选择，对分类结果没有影响


    K近邻算法是机器学习

  • 第2题：

    下列说法不正确的是（）

    A.机器学习系统不利用经验来改善计算机系统自身的性能。#B.机器学习系统使用样本数据来建立并更新模型，并以可理解的符号形式表达，使经过更新后的模型处理同源数据的能力得以提升。#C.K近邻算法给定一个训练数据集，无需训练；对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例；根据这K个实例的类别做投票，哪个类的实例最多，就把该输入实例分类到这个类中。#D.K近邻算法中，K值的选择，对分类结果有很大影响！
    强化学习(Reinforcement Learning, RL) 是一个独立的方法，不是一种机器学习的模式，或者说不是一种思路

  • 第3题：

    K近邻分类器中，K 取不同的值，得到的分类决策结果可能是不同的。实际上，K值既不能太大，也不能太小，需要不断尝试选择一个合适的值。


    K近邻算法的优点是：逻辑简单，容易理解。对近邻算法的抗噪能力也做了一些改进。但缺点是：K值的选取比较主观，而且仍然避免不了噪声数据的干扰。

  • 第4题：

    7、以下不是分类方法的是：（）

    A．决策树

    B．K-means

    C．向量空间模型（VSM）法等

    D．K最近邻法


    决策树可以用于发现多种样本的特征

  • 第5题：

    最近邻分类器易受噪声或异常点数据的影响，为了降低噪声或异常点的影响，可以采用K近邻分类器，并且K值取值越大，分类器的性能越鲁棒。


    最近邻分类器基于全局信息进行预测

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