判断题
决策树通常可以根据信息增益进行分类,其中的信息增益是指经验熵和条件经验熵的差值,也叫互信息。
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判断题 k近邻(kNN)算法中k值的选取是算法核心之一,通常采用交叉验证法来选取。
判断题 k近邻(kNN)算法中每个样本点都需要包含样本本身及其类别标签。
判断题 感知机算法的原始形式于对偶形式一致,都存在多个解,且在训练数据线性可分时能保证收敛性。