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最小二乘法是基于預(yù)測值和真實(shí)值的均方差最小化的方法來估計(jì)線性回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù) w和 b。

超參數(shù)選擇不當(dāng)，會(huì)對(duì)模型有較大的負(fù)面影響，所以在參數(shù)調(diào)整策略方面，所有超參數(shù)都同等重要。（）

在距離度量中，最常用的是“閔可夫斯基距離。當(dāng)p=2時(shí)，閔可夫斯基距離就是歐式距離當(dāng)p=1時(shí)，閔可夫斯基距離就是曼哈頓距離（）

信息熵是度量樣本集合純度最常用的一種指標(biāo)，信息熵的值越大，說明樣本集合的純度越高

一般的，一棵決策樹包含一個(gè)根結(jié)點(diǎn)、若干個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉結(jié)點(diǎn)；葉結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于決策結(jié)果，其他每個(gè)結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)于一個(gè)屬性測試；根結(jié)點(diǎn)包含樣本全集。

k近鄰學(xué)習(xí)是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其工作機(jī)制為：給定測試樣本，基于某種距離度量找出訓(xùn)練集中與其最靠近的k 個(gè)訓(xùn)練樣本，然后基于這k 個(gè)鄰居信息進(jìn)行預(yù)測。因此k 近鄰算法的核心是k 值和距離度量的選取。（）

若按照屬性a劃分后獲得的信息增益越大，意味著使用屬性a劃分所獲得的純度提升越大，因此可選擇獲得最大信息增益的屬性作為決策樹的最優(yōu)劃分屬性，著名的ID3決策樹學(xué)習(xí)算法就是以信息增益為準(zhǔn)則來選擇劃分屬性的

Numpy是Python開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展工具。( )

精確率、查全率、準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)四種指標(biāo)各有側(cè)重,指標(biāo)值都是越高越好，最佳值均為1，最差值均為0。（）

Sigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)是以它本身為因變量的函數(shù)。（）

Jupyter Notebook 可以使用命令行方式打開。

Sigmoid 函數(shù)能夠把輸入的連續(xù)實(shí)值變換為 0 和 1 之間的輸出。

精確率越高，意味著誤報(bào)率越低，因此，當(dāng)誤報(bào)的成本較高時(shí)，精確率指標(biāo)有助于判斷模型的好壞。

均方根誤差與均方誤差二者沒有關(guān)系。

訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的樣本是不同的。

完成的訓(xùn)練模型可以保存為外部文件，再次使用模型時(shí)，不需要重新訓(xùn)練。

具有多層索引的DataFrame對(duì)象經(jīng)過stack()重塑后，返回的是一個(gè)Series對(duì)象。

準(zhǔn)確率是所有正確識(shí)別的樣本占樣本總量的比例。當(dāng)所有類別都同等重要時(shí)，采用準(zhǔn)確率最為簡單直觀。

在各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，過擬合和欠擬合都是可以徹底避免的。（）

邏輯回歸算法是一種廣義的線性回歸分析方法，它僅在線性回歸算法的基礎(chǔ)上，利用Sigmoid函數(shù)對(duì)事件發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測。（）

F1值是精確率與查全率的加權(quán)平均值，綜合平衡了精確率與查全率兩個(gè)指標(biāo)的特點(diǎn)，F(xiàn)1值突出對(duì)分類錯(cuò)誤的評(píng)估。（）

線性回歸主要用于解決回歸問題，其因變量是連續(xù)的值。

通過求解損失函數(shù)的最小值，可以實(shí)現(xiàn)求解模型參數(shù)、優(yōu)化模型參數(shù)和評(píng)價(jià)模型學(xué)習(xí)效果的目的。（）

面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，模型訓(xùn)練更容易發(fā)生過擬合現(xiàn)象。（）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能里面一個(gè)非常重要的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)里面的一種方法。

查全率越高，意味著模型漏掉的樣本越少，當(dāng)假陰性的成本很高時(shí)，查全率指標(biāo)有助于衡量模型的好壞。

泡泡圖和散點(diǎn)圖都可以表示三維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（）

對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集而言，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種有效提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的手段。（）

尋找最優(yōu)超參數(shù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，應(yīng)該在模型訓(xùn)練之前就指定最優(yōu)參數(shù)。（）

使用pip 命令也可以查看 Anconda 安裝的包。

正則化是為了防止模型過擬合而引入額外信息，對(duì)模型原有邏輯進(jìn)行外部干預(yù)和修正，從而提高模型的泛化能力

在數(shù)據(jù)規(guī)模較小時(shí)，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以有效彌補(bǔ)數(shù)據(jù)集的不足，擴(kuò)充數(shù)據(jù)量，改善數(shù)據(jù)分布，提升模型訓(xùn)練質(zhì)量。

Lasso回歸是對(duì)線性回歸的優(yōu)化，在線性回歸的基礎(chǔ)上，對(duì)損失函數(shù)增加了一個(gè)L1正則項(xiàng),目的是降低方差，提高模型泛化能力

關(guān)于原發(fā)性胃癌的敘述，錯(cuò)誤的是( )

患者，男，40歲。1小時(shí)前午餐后打籃球時(shí)出現(xiàn)腹部持續(xù)性劇烈疼痛，有腹脹、嘔吐，嘔吐物含少量血性液體，口渴，煩躁不安，中腹部可捫及壓痛包塊，全腹有肌緊張移動(dòng)性濁音陽性，腸鳴音減弱，血常規(guī):WBC13.4×10?/L，發(fā)病以來未排便排氣。最合適的處理是( )

患者，男，57歲。直腸癌，擬行 Dixon 術(shù)，術(shù)前 3天護(hù)士遵醫(yī)囑給予患者口服甲硝唑，口服此藥的目的是

患者，男性，46歲。突發(fā)性右腰部刀割樣絞痛，并向下腹部和外陰部放射。入院查體:右腎區(qū)叩擊痛，尿常規(guī)鏡檢見血尿。該疾病首選的檢查方法是（）

患者,男,35歲。被電動(dòng)車撞擊左腰部半小時(shí)后來急診就醫(yī),診斷為腎損傷,留院觀察。護(hù)士對(duì)病人進(jìn)行評(píng)估時(shí),提示病情加重的變化是（）

疝內(nèi)容物不包括以下哪項(xiàng)( )

降低顱內(nèi)壓使用的甘露醇濃度是

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