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题目内容
（请给出正确答案）
A.条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下，类别Y的不确定性的度量
B.决策树基本思想是贪心算法，它以自顶(根节点)向下递推生成的方式构造决策树
C.熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度，信息的不确定性越大则熵越大，反之越小
D.ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性
答案
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第4题
A.企业对新型产品缺乏足够信息，难以用决策树法进行决策
B.决策树法是对确定性投资项目进行分析的方法
C.决策树法适用于各期现金流量相互独立的投资项目
D.进行决策树分析只需少量信息便可
第5题
A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
D.决策树(DecisionTree,DT)
第6题
A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
B.决策树(DecisionTree,DT)
C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
第7题
A.样本集中分类的比例越平均，信息熵越小
B.信息熵与信息增益成正比
C.信息增益越大，则特征能够为分类系统带来信息量越大
D.信息熵与信息增益成反比
第8题
A.按时间抽取的基2FFT算法的输入序列是倒位序的
B.按频率抽取的基2FFT算法的输入序列是倒位序的
C.按频率抽取的基2FFT算法的输出序列是倒位序的
D.两种算法是两种等价的快速算法
