决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，学习到的函数被表示为一棵决策树。（判断）

决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，学习到的函数被表示为一棵决策树。（判断）

参考答案和解析
定量风险分析

相关考题：

剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对，错)。
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OpenAI使用一种称为()的方法来训练AI,这种技术看似简单,却能让AI学习复杂的行为。 A、决策树B、有限状态机C、神经网络D、强化学习
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在定义函数时,函数类型声明为void类型,表示该函数是有值函数。() 此题为判断题(对，错)。
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黄金分割法是利用区间消去的原理,通过不断缩小单峰区间长度,即每次迭代都消去一部分不含极小值点的区间,使搜索区间不断缩小,从而逐渐逼近目标函数极小值点的一种优化方法。() 此题为判断题(对，错)。
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由坐标和费用函数求出由配送中心至顾客之间配送费用最小地点的方法被称为( )。 A、最小值法B、数值分析法C、决策树法D、动态规则法
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floor函数表示把目标值向上取为某个值的N倍。() 此题为判断题(对，错)。
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关于决策树的叙述中，错误的是（）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
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决策树是（）方法的一种。A、概率B、效用C、期望值D、边际分析
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关于期望值方法和决策树，正确的说法有（）。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
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个人承担风险的意愿是取决于：（）A、决策树模型B、蒙特卡罗方法C、敏感分析D、效用函数
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决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。
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在运算指令中，形式为#i=ABS[#j]的函数表示的意义是（）A、离散B、非负C、绝对值D、位移
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离散HopfielD网络（）。A、具有联想记忆功能B、是单层反馈网络C、是多层反馈网络D、具有函数逼近功能
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在运算指令中，形式为Ri=ABS（Rj）的函数表示的意义是（）（SIEMENS系统）。A、离散B、非负C、绝对值D、位移
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决策树是一种树状结构，用来表示数据之间的联系。
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决策树的具体步骤是（）。A、计算期望值→画决策树→修枝选定方案B、画决策树→计算期望值→修枝选定方案C、计算期望值→修枝选定方案→画决策树D、画决策树→修枝选定方案→计算期望值
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决策树是一种表示知识的方法，它属于（）。
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关于函数的值及其它描述正确的是（）A、函数的值是指函数被定义时，执行函数体中的程序段所取得值。B、定义函数时函数名必须定义为main.C、函数的值只能通过return语句返回主调函数正D、定义函数时如果在函数名前加void，表示该函数是无返回值函数
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在工程数据的计算机处理中，有一种方法是根据给定的已知点，选择合适的函数曲线，使它能尽可能接近那些点，反映它们的变化规律，这种方法是（）A、线性插值B、抛物线插值C、函数逼近D、函数拟合
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数据挖掘中用到的算法包括（）。A、决策树B、频率分析C、径向基函数网络D、神经网络
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判断题决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。A对B错
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判断题决策树是一种树状结构，用来表示数据之间的联系。A对B错
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单选题决策树的具体步骤是（）。A计算期望值→画决策树→修枝选定方案B画决策树→计算期望值→修枝选定方案C计算期望值→修枝选定方案→画决策树D画决策树→修枝选定方案→计算期望值
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填空题决策树是一种表示知识的方法，它属于（）。
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单选题决策树是（）方法的一种。A概率B效用C期望值D边际分析
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单选题在工程数据的计算机处理中，有一种方法是根据给定的已知点，选择合适的函数曲线，使它能尽可能接近那些点，反映它们的变化规律，这种方法是（）A线性插值B抛物线插值C函数逼近D函数拟合
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多选题关于期望值方法和决策树，正确的说法有（）。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
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单选题个人承担风险的意愿是取决于：（）A决策树模型B蒙特卡罗方法C敏感分析D效用函数
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