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[判断题]

特征降维针对整个样本集进行特征降维是通过发现最能体现样本间差异性的特征维度实现的。()

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更多“特征降维针对整个样本集进行特征降维是通过发现最能体现样本间差…”相关的问题
第1题
特征降维的方法可以分为对整个样本集进行特征降维和针对类别之间的可分性对已经有的特征进行特征降维。()
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第2题
特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。()
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第3题
下列哪些适合用来对高维数据进行降维?()

A.LASSO

B.主成分分析法

C.特征选择

D.聚类分析

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第4题
特征降维的方法包括特征选择和特征提取。()
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第5题
下面对主成分分析和特征人脸描述不正确的是()。
A.假设原始灰度人脸图像维度是n*n,则特征人脸的维度是其一半

B.在主成份分析的降维过程中,尽可能将数据向方差最大方向进行投影,使得数据所蕴含信息没有丢失,彰显个性

C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法

D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法,其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像,进而实现人脸识别

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第6题
卷积主要用于得到图片的局部特征感知,池化主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量。()
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第7题
特征工程组件主要解决的问题是()。

A.去噪声

B.数据标准化

C.降维

D.数据清洗

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第8题
下列不属于特征降维的作用是()。

A.降低时间复杂度和空间复杂度

B.较简单的模型在小数据集上有更强的鲁棒性

C.提升模型效果

D.降低算法的计算开销

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第9题
关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?()

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第10题
进行PCA降维时需要计算协方差矩阵。()
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