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真正例率TPR的怎么计算?

A. TPR=TP/(TP+FN)
B. TPR=FP/(FN+FP)
C. TPR=(TP+FN)/TP
D. TPR=(TN+FP)/FP

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机器学习中做特征选择时,可能用到的方法有()

A. 卡方
B. 信息增益
C. 平均互信息
D. 期望交叉熵

真正例率TPR的怎么计算?

A. TPR=TP/(TP+N)
B. TPR=P/(N+P)
C. TPR=(TP+N)/TP
D. TPR=(TN+P)/P

a、计算预测值和真实值之间的误差 b、重复迭代,直至得到网络权重的最佳值 c、把输入传入网络,得到输出值 d、用随机值初始化权重和偏差 e、对每一个产生误差的神经元,调整相应的(权重)值以减小误差

A. abcde
B. edcba
C. cbaed
D. dcaeb

以下属于决策树学习常用的算法有()

A. 3
B. 45
C. RT
D. 拟牛顿法

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