A、 准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率
B、 召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率
C、 正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高
D、 为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1值
答案：C
A、 准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率
B、 召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率
C、 正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高
D、 为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1值
答案：C
A. 卷积层
B. 池化层
C. 反馈层
D. 全连接层
解析：卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层。通过堆叠这些层结构形成一个卷积神经网络。
A. [0, 1, 2, 3, 4]
B. [1, 2, 3, 4, 5]
C. [0, 1, 2, 3, 4, 5]
D. [1,2,3,4]
A. XGBoost
B. Random Forest
C. SVM
D. Fp-Growth
A. 可理解性可记忆性可体验性
B. 可接受性可记忆性可体验性
C. 可接受性可记忆性可呈现性
D. 可理解性可记忆性可呈线性
A. wL
B. ∂L/∂w
C. ∂w/∂L
D. w/L
解析：见算法解析
A. [3]
B. [5,3]
C. [7,5]
D. [7,5,3]
A. 被建模系统内在的随机性
B. 不完全观测
C. 不完全建模
D. 不完全判断
解析：参考《深度学习》P48
解析：正确
A. &
B. *
C. #
D. //
