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[判断题]

机器学习中,“降维”是指通过保留一些比较重要的特征,去除一些冗余的特征,从而减少数据特征的维度。如:当我们需要处理大量文章的主题分析时,可以通过__算法,结合潜在语义分析(LSA),对文章中的词汇进行聚类(如“万科”和“地产”聚类的关联度要大于“万科”和“王者荣耀”)。之后,按照聚类出现的效果,可以提取文档集合中的近义词,这样当用户检索文档的时候,是用语义级别(近义词集合)去检索了,而不是之前的词的级别,即实现了降维()

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更多“机器学习中,“降维”是指通过保留一些比较重要的特征,去除一些…”相关的问题
第1题
对于主成分分析方法,降维后低维空间的维数d可以通过()方法确定。

A.由用户事先指定

B.通过在d值不同的低维空间中对开销较小的学习器进行交叉验证来选取

C.可从重构的角度设置一个重构阈值,选取使得特定公式成立的最小值

D.随机设置

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第2题
机器智能的创造是指机器通过求解人类智能发现的问题空间中的问题积累数据与求解方法,通过机器学习,独立发现新的问题空间。()
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第3题
下列方法中,可以用于特征降维的方法包括()。

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习SparseAutoEncoder

D.矩阵奇异值分解SVD

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第4题
以下关于降维方法,叙述正确的是()。

A.主成分分析是一种常用的非线性降维方法

B.核化线性降维是一种常用的线性降维方法

C.流形学习是一种借鉴拓扑流形概念的降维方法

D.度量学习绕过降维的过程,将学习目标转化为对距离度量计算的权重矩阵的学习

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第5题
在驾驶资格考试中,桩考(俗称考杆儿)是对学员要求很高的一项测试。在南崖市各驾驶学校以往的考试中,有一些考官违反工作纪律,也有些考官责任心不强,随意性较大,这些都是学员意见比较集中的问题。今年1月1日起,各驾驶学校考场均在场地的桩上安装了桩考器,由目测为主变成机器测量,使场地驾驶考试完全实现了电脑操作,提高了科学性。以下哪项,如果为真,将最有力地怀疑了这种仪器的作用?

A.机器都是人发明的,并且最终还是由人来操纵,所以,在执法中防止考官徇私仍有很大的必要。

B.场地驾驶考试也要包括考察学员在驾驶室中的操作是否规范。

C.机器测量的结果直接通过计算机打印,随意性的问题能完全消除。

D.桩考器严格了考试纪律,但是,也会引起部分学员的反对,因为,这样一来,就很难托关系走后门了。

E.桩考器如果只在南崖市安装,许多学员会到外地去参加驾驶考试。

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第6题
机器学习时,有时需要人工预先对数据进行一些标注,再交给机器处理。()
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第7题
针对维数灾难,我们主要采用的降维方法有哪些()。

A.多维缩放

B.主成分分析

C.核化线性降维

D.流形学习

E.度量学习

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第8题
深度学习最常用的算法包含()。

A.双连接

B.RNN

C.降维

D.MPP

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第9题
LDA(线性区别分析)与PCA(主成分分析)均是降维的方法,下面描述不正确的是()。

A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

B.假设原始数据一共有K个类别,那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)

D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)

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第10题
Zest Finance 具有的优势包括()A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率B.采用

Zest Finance 具有的优势包括()

A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率

B.采用非传统的信用数据,覆盖到了传统信贷信息不完整的人群

C.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统

D.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度

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第11题
在机器学习算法中,模型欠拟合是指?()

A.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

B.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

C.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

D.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

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