题目内容

作为一种分类器，决策树模型的主要优点是：

A. 训练时间短
B. 可解释性好
C. 善于处理缺失值
D. 鲁棒性好

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从三个频繁项集 {1, 2}, {1, 3}, {1, 4} 中能生成以下哪个可能频繁的项集：

A. {1, 2, 3}
B. {1, 2, 4}
C. {2, 3, 4}
D. 以上均不正确

适合可视化高维数据的方法是：

A. 圆饼图
B. 散点图
C. 平行坐标
D. 直方图

在掷硬币的例子中，期望最大化算法的隐含参数指的是：

A. 每组实验中正面朝上的次数
B. 每组实验中选择的硬币
C. 每枚硬币正面朝上的概率
D. 每枚硬币被选中的次数

优化问题的难度主要来源于：

A. 问题的高维度
B. 问题变量间的强相关性
C. 解空间中的多极值点
D. 巨大的解空间