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[主观题]

用学生身高-体重数据集,采用BP神经网络实现分类,并计算测试集错误率 2.用IRIS数据集,7:3分成训练

1. 用学生身高-体重数据集,采用BP神经网络实现分类,并计算测试集错误率 2.用IRIS数据集,7:3分成训练集和测试集,采用BP神经网络实现分类,并计算测试集错误率 3.本实验中输入向量是5维向量(温度、DCD、定量、过滤效率、透气量),输出为类别标签。在原数据表中选取同一条件下的每一组数据中的第一个数据作为测试数据,剩余数据为训练数据样本。利用用BP神经网络生成网络,再利用生成的网络得到样本的类别,计算错分率。 4.用手写数字集作为数据集,3:1分成训练集和测试集,采用BP神经网络实现分类,并计算测试集错误率

提问人:网友xiangshi 发布时间:2022-01-07
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第1题
下面哪个是属性数据

A、性别

B、年龄

C、身高

D、体重

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第2题
如何计算BMI()

A. 身高(cm)/体重(kg)2

B. 身高(cm)2/体重(kg)

C. 体重(kg)/身高(m)2

D. 体重(kg)/身高(cm)2

E. 体重(kg)2/身高(m)2

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第3题
以下哪一个关于体重指数公式的书写是正确的?

A、体重指数=体重/身高2(kg/cm2)

B、体重指数=身高/体重2(m/kg 2)

C、体重指数=身高/体重2(cm/kg 2)

D、体重指数=体重/身高2(kg/m2)

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第4题
体重指数的计算公式是()。

A.体重/身高2(kg/cm2)

B.体重/身高(kg/cm)

C.体重/身高(kg/m)

D.体重/身高2(kg/m2)

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第5题
基础代谢的能量消耗有多种计算方式,最简单的是:

A、体表面积计算法

B、直接计算法

C、体重计算法

D、估算法

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第6题
体重指数(BMI)的计算()。

A. BMI=体重(kg)/身高(m)2

B. BMI=体重(kg)2/身高(m)

C. BMI=体重(kg)2/身高(m)2

D. BMI=身高(m)2/体重(kg)2

E. BMI=身高(m)2/体重(kg)

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第7题
近邻法的优点()

A、实现简单

B、代表性不强

C、致使错误率增加

D、实现复杂

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第8题
一般剪辑K-NN最近邻法在()种情况下效果最好。

A、样本数较小

B、样本数较大

C、样本呈团状分布

D、样本呈链状分布

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第9题
剪辑近邻法的主要实现的两步是()

A、划分步和混合步

B、压缩步和分类步

C、剪辑步和分类步

D、迭代步和分类步

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第10题
各类中全部样本都作为代表点的情况称为()

A、Boosting 法

B、决策树

C、随机森林

D、近邻法

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