题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“＋”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验
使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()
A.0%
B.100%
C.0%到100
D.以上都不是
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使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()
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A.Yes
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D.knn算法
●试题一
阅读以下算法说明和流程图，回答问题1和问题2。
【算法说明】
下面是一段插入排序的程序，将R[k+1]插入到R[1…k]的适当位置。 R[0]=R[k+1]； j=k；
while (R[j]＞R[0])
{
R[j+1]=R[j]； j--；
}
R[j+1]=R[0]；
【流程图】
【测试用例设计】
(while循环次数为0、1、2次)
【问题1】
指出算法的流程图中 (1) ～ (3) 处的内容。
【问题2】
指出测试用例设计中 (4) ～ (9) 处的内容。
A.支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大
B.K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大
C.模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集
D.决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用
