A、K-means
B、BIRCH
C、SVM
D、DBSCAN
答案:C
解析:SVM属于分类算法
A、K-means
B、BIRCH
C、SVM
D、DBSCAN
答案:C
解析:SVM属于分类算法
A. 教育部
B. 科技部
C. 工业和信息化部
D. 商务部
A. max
B. min
C. mean
D. sum
解析:在CNN网络模型中,不常见的Pooling层操作是sum
A. 权重和偏置
B. 学习率
C. mini-batch的大小
D. 网络结构
解析:权重和偏置不是超参数
A. 模式识别
B. 语音识别
C. 自动翻译
D. 智能代理
解析:应用了模式识别中的图像识别技术。
A. 神经计算
B. 进化计算
C. 免疫计算
D. 蚁群算法
解析:见算法解析
A. 深度学习理论迎来整合与突破
B. 机器学习向集中式隐私保护方向演进
C. 类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进
D. 基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向
解析:主要应用
A. 对某个输入从输入层沿网络传播到输出层
B. 从输出层开始从后向前计算每个单元的delta
C. 计算该输入对每个权值梯度的贡献
D. 所有输入对梯度的贡献求和得到总梯度,根据学习率来改变原来的权值,完成了权值的一次修改
A. 该类不可以实例化
B. 该类可以实例化
C. 在pycharm工具中会出现语法错误,说self没有定义
D. 该类可以实例化,并且能正常通过对象调用showInfo()
解析:正确
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小
D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
解析:线性回归的基本假设是随机干扰项是均值为0的同方差正态分布