判断题
当数据集标签错误的数据点时,随机森林通常比AdaBoost更好。
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判断题 假设属性的数量固定,则可以在时间上以线性方式学习基于高斯的贝叶斯最优分类器,而该数量是数据集中记录的数量。
判断题 通常,当试图从大量观察中学习具有少量状态的HMM时,我们几乎总是可以通过允许更多隐藏状态来增加训练数据的可能性。
判断题 选择用于k均值聚类的聚类数k的一种好方法是尝试k的多个值,并选择最小化失真度量的值。