假设我们有一组样本数据，分为两个类别，且每个样本都由n维特征表示，那么：（
我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
举一反三
- 假设我们有一组样本数据，分为两个类别，且每个样本都由n维特征表示，那么： A: 感知学习的过程，权重保持不变 B: 感知器模型通过调整权重，所有样本都能激活神经元 C: 不用学习，感知器就可以正确预测样本的类型 D: 我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
- 有一softmax模型，假设输入x的有m个样本，其特征有d个，所有的输入样本一共有n个类别，则该模型的神经元有（）个 A: m B: d C: n D: d*n
- 有一包含1,000个样本的数据集，经过特征提取和特征选择，平均每个样本提取出了100个特征，共100,000个，其中不重复的特征为10,000个，如果采用向量空间模型将样本表示为向量，那么每个样本被表示为多少位的向量（）
- 假设一组样本之样本数(n=35)，样本平均数=2.4，样本变异数=0.29，欲检定其母体平均数是否大于2.3，则对立假说该如何设立?
- 假设一组样本之样本数n=36，样本平均数=2.4，样本变异数=0.25，欲检定其母体平均数是否大于2.3，则检定统计量t约为何?
内容
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在配对t检验中，每个样本有n个观测，则区组化或配对使我们“失去”了（）个自由度。
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bootstrap据表示的是( )。 A: 有放回地从总共M个特征中抽样m个特征 B: 无放回地从总共M个特征中抽样m个特征 C: 无放回地从总共N个样本中抽样n个样本 D: 有放回地从总共N个样本中抽样n个样本
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在统计学中，通常样本数N≤20的样本一般认为是小样本，样本数N＞20的样本称为大样本
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bootstrap数据是有放回地从总共N个样本中抽样n个样本。
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决策树分类算法中每个叶子节点表示 A: 一个类别 B: 一个特征 C: 一个样本 D: 一个数据