以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度C.统计方法包括决策树法和规则归纳法D.神经网络方法主要是BP算法

题目

以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。

A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等

B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度

C.统计方法包括决策树法和规则归纳法

D.神经网络方法主要是BP算法


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  • 第1题:

    2、如下方法中属于深度学习方法的是()。

    A.卷积神经网络(CNN)

    B.朴素贝叶斯分类器

    C.三层BP神经网络

    D.三层感知器


    CD

  • 第2题:

    51、下列选项中属于决策树分类器的特点的是?

    A.有监督学习方法

    B.速度快,分类决策规则明确

    C.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征

    D.未考虑特征间的相关性

    E.分类无偏性好,但容易发生过拟合

    F.无监督学习方法


    有监督学习方法;速度快,分类决策规则明确;需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征;未考虑特征间的相关性

  • 第3题:

    关于机器学习方法,下列说法正确的是()。

    A.聚类(clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)方法

    B.有一些分类(classification)方法是无监督学习(unsupervised learning)

    C.无监督学习(unsupervised learning)也称为聚类(clustering)

    D.监督学习(supervised learning)也称为分类(classification)


    聚类(clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)方法

  • 第4题:

    7、下列选项中属于决策树分类器的特点的是?

    A.有监督学习方法

    B.无监督学习方法

    C.速度快,分类决策规则明确

    D.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征

    E.未考虑特征间的相关性

    F.分类无偏性好,但容易发生过拟合


    有监督学习方法;速度快,分类决策规则明确;需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征;未考虑特征间的相关性

  • 第5题:

    7、关于Bagging方法,以下说法错误的是()

    A.对各弱分类器的训练可以通过并行方式完成

    B.最终分类结果是由各弱分类器以一定的方式投票决定的

    C.由于各分类器是独立的,弱分类器的训练数据也是相互独立的

    D.对各弱分类器的训练可以通过串行方式进行


    C