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【判断题】当给定新的训练数据时，这些算法重构从先前训练数据学习得到的决策树，或从头开始学习一棵新树。

A．Y.是

B．N.否

参考答案和解析
错误
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考题 剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对，错)。
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考题 我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()A.增加树的深度B.增加学习率(learnin grate)C.减少树的深度D.减少树的数量
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考题 我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有
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考题 OpenAI使用一种称为()的方法来训练AI,这种技术看似简单,却能让AI学习复杂的行为。 A、决策树B、有限状态机C、神经网络D、强化学习
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考题 以下哪种算法不是监督学习() A、决策树B、随机森林C、神经网络D、k-means
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考题 学员自己把学习和训练所要达到的目标定得过高的现象,往往是由于()。 A、学习或训练动机过高造成的B、学习或训练动机过低造成的C、中等强度的学习或训练动机造成的
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考题 决策树的生成过程是()。 A.递归地进行下去，直至所有训练据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止，最后每个子集都被分到叶结点上，即都有了明确的类B.选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类C.构建根结点，将所有训练数据都放在根结点D.如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶结点，并将这些子集分到所对应的叶结点中去E.如果还有子集不能被基本正确分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的结点
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考题 数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
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考题 残障人学习新的技能，属于( )。A．增强性训练B．发展性训练C．矫正性训练D．代替性训练
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考题 在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。 A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器B.根据样本数据，进行回归分析C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法
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考题 根据给定的数据和算法生成新的数据的信息处理称为（）A、投影B、分组C、计算D、更新
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考题 （）是一种基于树结构进行决策的算法A、轨迹跟踪B、决策树C、数据挖掘D、K近邻算法
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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
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考题 数据挖掘的方法有（）。A、决策树B、集合论C、遗传算法D、神经网络
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考题 常用的数据挖掘方法和技术手段有（）A、关联分析B、决策树C、粗糙集D、归纳学习E、对比法
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考题 数据挖掘中用到的算法包括（）。A、决策树B、频率分析C、径向基函数网络D、神经网络
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考题 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
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考题 学员自己把学习和训练所要达到的目标定的过高的现象，往往是由于（）A、学习或训练动机过高造成的B、学习或训练动机过低造成的C、中等强度的学习或训练动机造成的
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考题 新值班人员在上岗独立值班工作前，必须经过（）培训阶段。A、现场基本制度学习B、拓展训练C、跟班学习D、试行值班学习
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考题 判断题机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。A 对B 错
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