在LLE算法中，紧邻样本的选择可以使用K近邻算法完成，并且k值的选择不会影响到局部线性重构问题的解

A.如果一个属性对于所有样本都没有区分能力，那么对于决策毫无用处

B.单一支持向量机模型本身是针对多分类问题的算法

C.K近邻算法中，K值的选择，不会对分类结果有很大影响

D.属性在决策树中的位置不同，并不会影响决策树的效率

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法是机器学习

B.K近邻是无监督学习

C.K代表要分类的个数

D.K值的选择，对分类结果没有影响

A.K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大

B.模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集

C.决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用

D.支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大

A.K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大

B.模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集

C.决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用

D.支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大

A.K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大

B.模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集

C.决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用

D.支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大