A、 白化的效果不如零均值化。
B、 白化是一种使用广泛的数据降维算法,是一种无监督学习方法,主要是用来将特征的主要分成找出,并去掉基本无关的成分,从而达到降维的目的。
C、 白化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法》限制在你需要的一定范围内。
D、 白化就是把各个特征轴上的数据除以对应特征值,从而达到在每个特征轴上都归一化幅度的结果。
答案：D
A、 白化的效果不如零均值化。
B、 白化是一种使用广泛的数据降维算法,是一种无监督学习方法,主要是用来将特征的主要分成找出,并去掉基本无关的成分,从而达到降维的目的。
C、 白化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法》限制在你需要的一定范围内。
D、 白化就是把各个特征轴上的数据除以对应特征值,从而达到在每个特征轴上都归一化幅度的结果。
答案：D
A. 决策树
B. 线性回归
C. 随机森林
D. 支持向量机
A. HiAIEngine
B. HiAIFoundation
C. HiAIFramework
D. HiAIService
A. 负责完成神经网络在昇腾AI芯片上的落地与实现,统筹了整个神经网络生效的过程,控制离线模型的加载和执行过程。
B. 为昇腾AI芯片提供具体的目标任务。
C. 可对输入的数据进行处理与修饰。
D. 为神经网络的任务下发和分配提供了各种资源管理通道。
A. 数据集一般由多个维度构成,任一维度反映样本在某方面的表现或性质的事项或属性,被称为特征。
B. 从机器学习流程角度看,验证集和测试集本质上是一样的。
C. 学得模型后,使用其进行预测的过程称为测试,使用的数据集称为测试集,每个样本称为测试样本。
D. 一般会将数据集分为训练集、验证集和测试集。
A. 减少交通事故。
B. 解放驾驶人员的双手。
C. 能够让特殊人群上路。
D. 极大的降低了车辆生产成本。
A. MindIR
B. AIR
C. Checkpoint
D. ONNX
A. 落脚点在神经元网络与深度学习。
B. 落脚点在推理,符号推理与机器推理。
C. 落脚点在感知和行动。
D. 落脚点在行为控制、自适应与进化计算。
