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kNN算法中,选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。()
kNN算法中,选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。()
发布时间:
2024-12-24 21:27:22
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1.
kNN算法中,选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。()
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KNN算法中k值选取的方法?
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KNN分类中K的取值会影响分类结果,并且该KNN对噪声数据敏感。
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对于k近邻算法,关于k值,以下说法正确的是
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以下关于K-近邻算法描述不正确的是( )A.K-近邻算法是一种监督学习算法B.K-近邻是一种“近朱者赤,近墨者黑”的算法C.为了保证算法的准确性,k-近邻的k值越大越好D.K-近邻算法中的K值的取值影响着预测的结果
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有一段距离,其观测值及其中误差为526m±10mm。估计这个观测值的真误差的实际范围是多少?并求出它的相对中误差。
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影响K近邻算法性能的关键因素有()的选择。
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梯度下降算法的正确步骤是什么?()(a) 计算预测值和真实值之间的误差。
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