A.數(shù)值概率算法
B.舍伍德算法
C.拉斯維加斯算法
D.蒙特卡羅算法
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.最小生成樹
B.單源最短路徑
C.最優(yōu)二叉搜素樹
D.哈夫曼編碼樹
A.O（n2n）
B.O（nlogn）
C.O（n2）
D.O（n）
A.Ω（nlogn）
B.O（nlogn）
C.o（nlogn）
D.θ（nlogn）
A.三個(gè)算法都能給出最優(yōu)解，差別在于效率
B.三個(gè)算法效率差不多，差別在于給出的解的質(zhì)量
C.枚舉法是精確算法，遺傳算法是近似算法
D.遺傳算法和基于最小生成樹的算法都是近似算法，不同在于后者能保證近似的精度在一定范圍內(nèi)，前者則不能保證
?如下圖所示，樣本中有三個(gè)類別C1、C2、C3，采用KNN分類算法，圖中給出了被測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)象X和Y在特征空間中的映射點(diǎn)，以X、Y為中心的圓表示對(duì)應(yīng)K個(gè)與X、Y最相近點(diǎn)的分布情況。依據(jù)KNN的多數(shù)表決規(guī)則，X歸為C3類，Y歸為C2類，但感覺這個(gè)分類結(jié)果與圖示有些偏差，直觀上X和Y都比較接近C1。你覺得可以采取哪些措施來改進(jìn)算法以避免這種情況發(fā)生？（）
A.X的問題是K值選擇太小，可以適當(dāng)增大K值，Y的問題是K值過大，可以適當(dāng)減小K值
B.Y的分類問題可能是由于樣本數(shù)不平衡造成，可以考慮壓縮C2類別的樣本數(shù)量
C.Y的問題可以考慮用加權(quán)多數(shù)表決法解決
D.X的問題可能是C3類含比較異常的樣本，去除異常樣本數(shù)據(jù)可以提高分類準(zhǔn)確度
最新試題
用漸進(jìn)表示法分析算法復(fù)雜度的增長(zhǎng)趨勢(shì)。
下面哪個(gè)問題不是NPC問題？（）
輸入數(shù)組（-1，0，1，-2，3），它的最大子段和是（）。
關(guān)于分支限界法的基本思想，下列描述正確的是（）。
在求解部分背包問題時(shí)采用的貪心策略是（）。
在使用分治法設(shè)計(jì)算法時(shí)，最好使子問題的規(guī)模大致相同，即將一個(gè)問題分成大小相等的多個(gè)子問題的處理方法是行之有效的。
根據(jù)活結(jié)點(diǎn)表的組織方式不同，分支限界法包括（）等形式。
馬的遍歷問題能否有可行解，與（）有關(guān)。
有一個(gè)問題的蒙特卡洛算法，給定一個(gè)實(shí)例，已知運(yùn)行一次其答案是錯(cuò)誤的概率是1/8，現(xiàn)運(yùn)行k次該算法，其答案一直不變，問該答案的正確率是（）。
在對(duì)Dijkstra算法進(jìn)行初始化時(shí)，如果兩個(gè)頂點(diǎn)之間沒有邊，則它們之間的距離為（）。