單項(xiàng)選擇題

倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的訓(xùn)練順序?yàn)楹危浚ǎ?br /> A：調(diào)整權(quán)重；
B：計(jì)算誤差值；
C：利用隨機(jī)的權(quán)重產(chǎn)生輸出的結(jié)果。

A.BCA
B.CAB
C.BAC
D.CBA


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1.單項(xiàng)選擇題檢測(cè)一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測(cè)中的基于（）的離群點(diǎn)檢測(cè)

A.統(tǒng)計(jì)方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)

2.單項(xiàng)選擇題關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說(shuō)法不正確的是（）

A.K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇

3.單項(xiàng)選擇題關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說(shuō)法正確的是（）

A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí)，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問(wèn)題

4.單項(xiàng)選擇題如下哪個(gè)不是最近鄰分類器的特點(diǎn)（）

A.它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型
B.分類一個(gè)測(cè)試樣例開銷很大
C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)
D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界

5.單項(xiàng)選擇題在ID3算法中信息增益是指（）

A.信息的溢出程度
B.信息的增加效益
C.熵增加的程度最大
D.熵減少的程度最大