A、 多层感知机无法解决图像不变性的问题。
B、 计算机存储和处理图像的方式会使多层感知机模型参数巨大。
C、 多层感知机的输入形式会破坏图像像素的空间关系。
D、 人是通过图像的局部特征来理解图像,而多层感知机中每个神经元都处理整幅图像的像素点。
答案：ABCD
A、 多层感知机无法解决图像不变性的问题。
B、 计算机存储和处理图像的方式会使多层感知机模型参数巨大。
C、 多层感知机的输入形式会破坏图像像素的空间关系。
D、 人是通过图像的局部特征来理解图像,而多层感知机中每个神经元都处理整幅图像的像素点。
答案：ABCD
A. 泛化能力指能否在实际的业务数据也能预测准确。
B. 泛化能力指预测的结果是否容易被解释。
C. 泛化能力指每一条数据的预测需要多长时间。
D. 泛化能力指实际业务过程中数据量可能很大,随着业务量增大,预测的速率是否仍然可以接受。
A. 不完整:数据包含错误的记录或者异常点。
B. 真实数据很少出现数据问题,所以不需要关注。
C. 不一致:数据中存在矛盾的、有差异的记录。
D. 多噪音:数据中缺少属性或者包含一些缺失的值。
A. 该描述正确自动学习和自动标注是最重要的功能
B. 该描述错误,ModelArts仅支持自动学习、自动标注和代码调试。
C. 该描述正确,自动学习和自动标注可以极大的提升AI项目的效率。
D. 该描述错误,ModelArts支持自动学习、预置模型和代码调试。
解析：解析:ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。
A. GBDT与随机森林都可以建立在CART树的基础之上的
B. GBDT算法比随机森林容易过拟合
C. GBDT算法比随机森林容易欠拟合
D. 随机森林是并行计算的,而GBDT不能
A. 曲面
B. 平面
C. 超平面
D. 超曲面
A. 一元线性回归模型Y=wX+b中的权重系数(斜率)w
B. 训练神经网络的学习速率
C. 随机森林当中的树的棵数
D. K最近邻算法(KNN)中的K
A. 逻辑回归模型是一种分类模型,用来解决分类问题。
B. 逻辑回归与线性回归都是广义线性模型。
C. 逻辑回归在线性回归的基础上引入了非线性因素(sigmoid函数)。
D. 逻辑回归和线性回归的损失函数都是最小二乘损失函数。
