题目
A.ID3决策树
B.递归
C.归约
D.FIFO
第5题
A.熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度,信息的不确定性越大则熵越大,反之越小
B.条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下,类别Y的不确定性的度量
C.决策树基本思想是贪心算法,它以自顶(根节点)向下递推生成的方式构造决策树。
D.ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。
第6题
A.决策树算法是无监督学习
B.规则归纳问题,适合用决策树来表示
C.属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的
D.如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期
第7题
A.决策树算法是无监督学习
B.规则归纳问题,适合用决策树来表示
C.属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的
D.如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期
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