A、 常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART等
B、 决策树的构造就是进行属性的选择,确定各个特征属性之间的树结构
C、 纯度的量化指标只能通过信息熵
D、 构建决策树的关键步骤就是按照所有的特征属性进行划分操作,对所有的划分操作的结果集的“纯度"进行比较
答案：ABD
A、 常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART等
B、 决策树的构造就是进行属性的选择,确定各个特征属性之间的树结构
C、 纯度的量化指标只能通过信息熵
D、 构建决策树的关键步骤就是按照所有的特征属性进行划分操作,对所有的划分操作的结果集的“纯度"进行比较
答案：ABD
A. SVM
B. SGD
C. Adaboost
D. Adam
E. Adagrad
A. 快递员
B. 人力资源经理
C. 会计
D. 客服
A. 去掉Tensor概念
B. 去掉动态机制图
C. 默认Eagerexecution
D. 去掉session机制
A. 解压縮
B. 转置
C. 补零
D. Img2Col
A. FALSE
B. TRUE
A. 正向传播计算结果
B. 反向传播更新参数
C. 正向传播更新参数
D. 反向传播计算结果
解析：解析:其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应
A. 算子自动切分
B. 硬件亲和性
C. 模型克隆
D. 算子优化
A. TensorFlow
B. MXNet
C. MindSpore
D. CNTK
解析：解析:目前原生支持的分布式深度学习框架不多,只有TensorFlow、CNTK、DeepLearning4J、MXNet等。
