题目内容
（请给出正确答案）
A、规则归纳问题，适合用决策树来表示
B、决策树算法是无监督学习
C、如果根据一个属性做判断，样本仍然有若干种情况，则该属性不应该出现在决策早期
D、属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的
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A. 决策树是在不确定条件下进行决策的一种方法
B. 决策树和贝叶斯标准都可以用在风险的条件下决策
C. 期望利润标准就是现实主义决策标准
D. 乐观主义决策标准和保守主义者的决策标准应用于同一决策问题时的答案往往是一致的
A、决策树可以得到对分类重要的属性，因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B、如果要了解影响签署合同快慢的主要因素，可以使用决策树算法。
C、决策树获得的特征可以作为其他算法（例如回归算法的自变量）输入的依据。
D、决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
A.决策树很易懂
B.期望值方法是一种计量决策方法
C.决策树是期望值方法的一种方法
D.决策树很直观
E.采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性
A. 决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法
B. 在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点
C. 在决策树中，决策准则只能是益损期望值
D. 需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
A. 决策树可以直观地描述决策过程
B. 决策影响图可以直观地描述决策要素之间的关系
C. 决策影响图可以直观地描述决策要素之间的关系。适合复杂的决策
D. 决策树也适合复杂的决策，决策影响图能直观地表示决策结果的计算过程
A、在输入端，神经元只接受来自一个信号源的输入信息
B、感知器的信号处理分为四个部分：输入、汇总、激活、输出
C、输入为实例的特征向量，由激活函数计算输出，输出为1、-1两个值
D、汇总后的输入信号如果高于阈值，则产生“激活”信号，否则仍基本维持原有水平
A、感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的
B、感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会
C、权重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例
D、一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题
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