1 已提交下列描述无监督学习错误的是DA 无标签B 聚类是重要的一种C 不需要降维D 需要训练集2 评估完模型之后发现模型存在高偏差high bias应该如何解决？A 减少模型的特征数量B 增加模型的特征数量C 增加样本数量D 以上说法都正确3 关于 k 折交叉验证下列说法正确的是？ A k 值并不是越大越好k 值过大会降低运算速度B 选择更大的 k 值会让偏差更小因为 k 值越大训练集越接近整个
- D 需要训练集
- A 减少模型的特征数量
- A k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度
- D 主成分分析不是无监督学习。
- B 偏差越小，往往偏差越大
- A 对于欠拟合的模型，可以减少模型的复杂程度
- D 所有样本合并成一个簇
- A 聚类得到的类别数
- C “簇”越多说明聚类效果越好
- C 样本间相似度计算
- C K 值无法自动获取，初始聚类中心随机选择
- B 聚类
- D 直接影响算法的收敛结果
- D 组内的相似度越大，组件的区别越大，聚类越好
- B C1: (6,6), C2: (4,4), C3: (9,9)
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