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（）采用自顶向下分而治之的思想，将训练集不断分割成子数据集来不断扩展树枝，当满足一定条件时停止树的生长。

A.决策树

B.模型树

C.回归树

D.多元回归

答案
决策树;模型树;回归树
更多“（）采用自顶向下分而治之的思想，将训练集不断分割成子数据集来不断扩展树枝，当满足一定条件时停止树的生长。”相关的问题

第1题

结构化程序设计特征采用自顶向下，逐步求精的编程思想来进行整体设计。
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第2题

机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到系统的参数取值的是（）。

A.训练集

B.测试集

C.训练集和测试集

D.以上答案都不对

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第3题

机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（）。

A.训练集

B.测试集

C.训练集和测试集

D.以上答案都不对

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第4题

为进行分类模型的训练和性能评价，需要将输入的标注数据划分为（）。

A.数据的特征

B.数据的类标

C.训练集

D.测试集

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第5题

LINQ是一种使用扩展方法查询数据集的方法。这些扩展方法位于System.Extension。
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第6题

植物最初生长出来的根，是由种子的胚根直接发育而来，它不断向下生长，这种根称为主根。（）
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第7题

在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。

A.欠拟合

B.过拟合

C.损失函数

D.经验风险

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第8题

作为分类器的性能评价方法，K折交叉验证把数据集划分为K份，其中K-1份作为训练集，1份作为测试集，全部轮流使用，总计循环（）次来评估算法的性能。

A.1

B.K-1

C.K

D.K+1

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第9题

数据流程图绘制的基本思想是：自顶向下，逐步细化。
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第10题

在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。

A.欠拟合（under-fitting）

B.过拟合（over-fitting）

C.损失函数（loss function）

D.经验风险（empirical risk）

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