單項(xiàng)選擇題刪去cpu.arff數(shù)據(jù)文件中的CACH屬性后，使用M5P分類器構(gòu)建方案，在結(jié)果中，到達(dá)LM2的實(shí)例數(shù)有（）個(gè)。

A.165
B.21
C.23
D.30


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1.單項(xiàng)選擇題使用線性回歸（LinearRegression）分類器和用M5P分類器對cpu.arff分別進(jìn)行分類，由其輸出的誤差指標(biāo)可知（）。

A.LinearRegression的標(biāo)準(zhǔn)誤差比M5P的標(biāo)準(zhǔn)誤差小
B.LinearRegression的平均絕對誤差比M5P的平均絕對誤差小
C.LinearRegression的相對誤差比M5P的相對誤差小
D.LinearRegression的平均方根誤差比M5P的平均方根誤差大

2.單項(xiàng)選擇題使用SimpleKMeans算法對天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類，保持默認(rèn)參數(shù)，即3個(gè)簇以及歐氏距離。選擇play屬性為忽略屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤。

A.這組數(shù)據(jù)用算法迭代四次
B.產(chǎn)生了三個(gè)中心點(diǎn)
C.聚合為3個(gè)簇，分別有7，3，4個(gè)實(shí)例
D.平方和誤差為8.928

3.單項(xiàng)選擇題使用EM算法對天氣數(shù)據(jù)集（weather.numeric.arff）進(jìn)行聚類，將numClusters設(shè)置為4，即簇?cái)?shù)為4，其他參數(shù)保持默認(rèn)值，忽略class屬性，從結(jié)果中可知，下列選項(xiàng)中，（）是錯(cuò)誤的。

A.模型的最大似然估計(jì)值是-7.18
B.這組數(shù)據(jù)用算法迭代15次
C.第四個(gè)簇的先驗(yàn)概率是0.14
D.第四個(gè)簇的實(shí)例數(shù)為4