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可信度是对关联规则的准确度的衡量
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可信度是对关联规则的准确度的衡量
正确答案：错误
Tag：
准确度
可信度
规则
时间：2024-04-20 10:56:48
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感知器作为人工神经网络中最基本的单元，有多个输入和一个输出组成。
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在SVM训练好后，我们可以抛弃非支持向量的样本点，仍然可以对新样本进行分类。
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在Sklearn里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理
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感知器sign（wx+b）的学习算法是误分类驱动的，因此可采用梯度类下降算法进行更新参数w和b.
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谱聚类是基于样本间的相似矩阵，通过代数方法将数据降维，然后在低维空间中使用其它聚类方法（如KMeans）进行聚类。
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随机森林中的每一棵分类树为二叉树，其生成遵循自顶向下的递归分裂原则，即从根节点开始依次对训练集进行划分
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对于具有线性输出层和至少一个使用“挤压”性质的激活函数的隐藏层组成的前馈神经网络，只要其隐藏层神经元的数量足够，它可以以任意的精度来近似任何从一个定义在实数空间中的有界闭集函数。
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在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是泛化误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题
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Apriori算法中，具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
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随机森林算法中不再使用剪枝技术，这是因为算法中的两个随机采样过程保证了随机性，所以即使不剪枝，也不会出现过拟合.
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当前，企业提供的大数据解决方案大多基于Hadoop开源项目。
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基本的AdaBoost的生成的强分类器是选用sign函数来分类的，因此只适用于二分类问题.
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