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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:()。

A.使用前向特征选择方法

B.使用后向特征排除方法

C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征

D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

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更多“我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:(…”相关的问题
第1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2题
特征工程组件主要解决的问题是()。

A.去噪声

B.数据标准化

C.降维

D.数据清洗

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第3题
某电商使用ADS进行数据分析,其中商品信息表记录了商品的型号、价格、厂家等等信息,从数据分析角度来讲,它是一张维表,该表包含了超过2000万条的纪录,大小在5G左右,在ADS中该()。

A.建表时指定为ADS的维表,将分区数设置为1

B.建表时指定为ADS的维表,即不进行拆分,可以和任意表关联

C.必须建成ADS分区表,将会有一些限制,比如不能和不同普通表组上的表进行关联等

D.可将该表直接打开到和该表关联的事实表中,做成一张宽表,减少join,提升性能

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第4题
机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中,也是数据预处理中的维规约。()
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第5题
减少供应商的数量到最小程度,集中我们的资源来优化总成本。()
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第6题
移动云云桌面的数据安全价值主要体现在哪个方面?()

A.集中管理运维

B.数据不落地及高可用部署

C.多地部署

D.即开即用

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第7题
假设原始数据个数为n,原始数据维数为d,降维后的维数为l,下面对主成分分析算法描述不正确的是()。

A.主成分分析要学习一个映射矩阵,其大小是d×l

B.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量,这l个d维向量之间彼此相关

C.在主成分分析中,我们将带约束的最优化问题,通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题

D.每个原始数据的维数大小从d变成了l

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第8题
特征降维的方法可以分为对整个样本集进行特征降维和针对类别之间的可分性对已经有的特征进行特征降维。()
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第9题
主成分分析法是对针对类别可分性,对已经有的特征进行特征降维的方法。()
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第10题
为一个n阶系统设计一个观测器,维数与受控系统维数相同的称为全维观测器.若系统有输出矩阵秩为m,那么()个状态分量可以用降维观测器进行重构。()

A.n

B.m

C.n-m

D.n=m+1

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第11题
根据电信客户的特征对客户进行打标分类主要用到什么算法?()

A.分类

B.聚类

C.降维

D.回归

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