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[判断题]
KNN算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升（）
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更多“KNN算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升（）”相关的问题
第7题
A.描述数据的一般特征
B.利用样本信息推断总体特征
C.取得所需要的数据
D.用图表或数学方法对数据进行整理和展示
E.利用样本信息判断对总体假设是否成立
第8题
“参与者的数量对调查结果的可信度至关重要”，这反映了网上市场调研()的原则。
[A]尽量降低样本分布不均衡的影响
[B]尽量减少无效问卷
[C]尽量吸引尽可能多的人参与调查
[D]尽量结合多种网上调研手段
第9题
第10题
在原码不恢复余数除法(又称原码加减交替法)的算法中，（）。
A．每步操作后，若不够减，则需恢复余数
B．若为负商，则恢复余数
C．整个算法过程中，从不恢复余数
D．仅当最后一步不够减时，才恢复一次余数
第11题
A.攻击者可能在模型中植入后门并实施高级攻击;由于AI模型的不可解释性，在模型中植入的恶意后门难以被检测
B.攻击者同样可以在判断阶段对要判断的样本加入少量噪音，刻意改变判断结果，影响AI模型推理能力
C.训练模型时的样本往往覆盖性不足，使得模型鲁棒性不强;模型面对恶意样本时，无法给出正确的判断结果
D.在用户提供训练数据的场景下，攻击者能够通过反复查询训练好的模型获得用户的隐私信息
