判断题
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训练神经网络具有过度拟合训练数据的潜在问题。
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如果P（A | B）= P（A），则P（A∩B）= P（A）P（B）。
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由于决策树学会了对离散值输出而不是实值函数进行分类，因此它们不可能过度拟合。
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对
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当数据集标签错误的数据点时，随机森林通常比AdaBoost更好。
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假设属性的数量固定，则可以在时间上以线性方式学习基于高斯的贝叶斯最优分类器，而该数量是数据集中记录的数量。
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对
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对
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选择用于k均值聚类的聚类数k的一种好方法是尝试k的多个值，并选择最小化失真度量的值。
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错
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对
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随机梯度下降每次更新执行的计算量少于批梯度下降。
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数据索引是保证数据处理高性能的软件角度的一种手段，不做数据索引的数据访问是线性访问，但是做了索引的数据访问会成倍的降低访问时间。
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