A.樹(shù)的深度
B.葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量
C.樹(shù)的分裂方式
D.葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重
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B.適用于非線性分類問(wèn)題
C.是一種基于概率的分類方法
D.對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感
A.PCA著重于保留數(shù)據(jù)的方差信息,而LDA著重于保留數(shù)據(jù)的類別信息
B.PCA只能應(yīng)用于分類數(shù)據(jù),而LDA可以應(yīng)用于數(shù)值型數(shù)據(jù)
C.PCA采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式,而LDA采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式
D.PCA通過(guò)正交變換獲取新的特征向量,而LDA采用線性變換獲取新的特征向量
A.缺點(diǎn):LDA降維最多可以到k-1維
B.優(yōu)點(diǎn):可以處理非高斯分布的樣本
C.優(yōu)點(diǎn):可以使用類別的先驗(yàn)知識(shí)
D.缺點(diǎn):對(duì)噪聲和異常值敏感
A.優(yōu)點(diǎn):降低數(shù)據(jù)的維度,提高計(jì)算效率
B.缺點(diǎn):可能丟失重要信息
C.優(yōu)點(diǎn):去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息
D.缺點(diǎn):對(duì)數(shù)據(jù)的分布有嚴(yán)格要求
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