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[判断题]

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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发布时间：2022-07-28

更多“kNN算法中，选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。（)”相关的问题

第1题

在k近邻法中,选择较小的k值时,学习的“近似误差”会（),“估计误差”会（)。

A.减小，减小

B.减小，增大

C.增大，减小

D.增大，增大

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第2题

对KNN算法中的K值，下列描述错误的是（）

A.K值选择是否恰当，将直接影响预测的准确性

B.K值越大，准确性越高

C.通常会有一个临界K值，此时的错误率最小

D.选择不同的K值，很可能得到不同的预测结果

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第3题

KNN算法中的K为：（)

A.数据点数

B.离群数

C.最近邻居的数量

D.特征中缺失值的数量

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第4题

KNN作为最简单的机器学习算法，由于需要样本中的标签来作为新引入样本归属的标识，自然而然的，KNN可以完成一些简单的监督学习任务，即（）

A.推理

B.分类

C.回归

D.选择

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第5题

以下算法中属于监督学习算法的是（)。

A.KNN算法

B.逻辑回归

C.随机森林

D.Kmeans

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第6题

以下哪个是聚类分析的典型算法（)

A.Apriori算法

B.SVM算法

C.K均值算法

D.KNN算法

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第7题

KNN模型由哪些基本要素决定（)。

A.距离度量

B.特征选择

C.分类决策规则

D.k值的选择

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第8题

以下哪项不是KNN算法的三要素（)。

A.K值的选取

B.分类决策规则

C.距离度量的方式

D.特征的顺序

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第9题

选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的“近似误差”会减小,“估计误差”会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。（)

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第10题

KNN算法的优点在于不需要指定K的个数。（)

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第11题

以下哪个不属于分类算法（)

A.朴素贝叶斯

B.决策树

C.K均值算法

D.KNN算法

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