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[主观题]

以下不是集团客户授信限额管理“三步走”的是()。A.根据总行关于行业的崽体指导方针和集团客户与

以下不是集团客户授信限额管理“三步走”的是()。

A.根据总行关于行业的崽体指导方针和集团客户与授信行的密切关系,初步确定对该集团整体的总授信限额

B.按单一客户的授信限额,初步测算关联企业各成员单位(含集团公司本部)的最高授信限额的参考值

C.分析各个授信单位的具体情况,调整各成员单位的授信限额

D.使某些成员单位的授信额度之和控制在集团公司整体的总授信限额范围内,并最终核定各成员单位的授信使用限额

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更多“以下不是集团客户授信限额管理“三步走”的是()。A.根据总行关于行业的崽体指导方针和集团客户与”相关的问题

第1题

决策树的生成过程是()。

A.递归地进行下去,直至所有训练据子集被基本正确分类,或者没有合适的特征为止,最后每个子集都被分到叶结点上,即都有了明确的类

B.选择一个最优特征,按照这一特征将训练数据集分割成子集,使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类

C.构建根结点,将所有训练数据都放在根结点

D.如果这些子集已经能够被基本正确分类,那么构建叶结点,并将这些子集分到所对应的叶结点中去

E.如果还有子集不能被基本正确分类,那么就对这些子集选择新的最优特征,继续对其进行分割,构建相应的结点

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第2题

我们想要训练一个 ML 模型,样本数量有 100 万个,特征维度是 5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型(多选)?

A、对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型

B、尝试使用在线机器学习算法

C、使用 PCA 算法减少特征维度

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第3题

在R中利用iris数据集构建决策树的分类树模型,70%作为训练集,30%作为测试集,利用K折交叉验证和剪枝构建最优的决策树模型。进一步,根据合奏学习原理利用R中的randomForest包构建随机森林。对比结果并进行简要分析。需要上传程序代码。
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第4题

调用 sklearn 中的线性回归模型,并通过波斯顿房价数据集中房价的13种属性与目标房价对线性回归模型进行训练,并对模型的性能和预测能力进行测试。 数据集介绍 波斯顿房价数据集共有506条波斯顿房价的数据,每条数据包括对指定房屋的13项数值型特征和目标房价组成。用数据集的80%作为训练集,数据集的20%作为测试集,训练集和测试集中都包括特征和目标房价。
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第5题

关于样本数据的说法不正确的是()

A.全部的样本数据都应该参与训练

B.样本数据最好分为测试集和训练集

C.样本数据训练时最好打乱顺序

D.特征数据需要归一化

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第6题

在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择,然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。()
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第7题

深度学习是机器学习的一个子问题,其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说,在实际过程中为了学习一个好的表示,需要构建具有一定“深度”的模型,并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示,从而最终提升预测模型的准确率。
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第8题

以下哪些是目前公司可以开展的宽带业务带宽包()。
A、1M/S

B、2M/S

C、4M/S

D、8M/S

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