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智能调度判断题
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二分类问题中最常见的指标是精度与召回率
（A）对
（B）错
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1
相比ID3决策树，C4.5将信息增益比作为特征选择标准
2
在欧氏几何中，凸集是对于集合内的每一对点，连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。
3
通常期望学习模型具有较强的泛化能力。
4
PCA最大化了数据的方差
5
回归和分类都是监督学习问题
6
逻辑回归的权重w应该随机初始化，而不是全部初始化为全部零，否则，逻辑回归将无法学习有用的决策边界，因为它将无法“打破对称”。
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