A、k-means
B、线性回归
C、神经网络
D、决策树
答案:A
解析:k-means是一种无监督聚类方法。
A、k-means
B、线性回归
C、神经网络
D、决策树
答案:A
解析:k-means是一种无监督聚类方法。
A. 语音识别
B. 数据训练
C. 推理计算
D. 样本管理
解析:主要应用
A. 人类智能是机器智能的设计者
B. 机器智能目前无法完全模拟人类所有智能
C. 机器智能目前已经超越了人类智能
D. 机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能
A. K 值越大,模型越容易过拟合
B. K 值越大,分类的分割面越平滑
C. K 值是超参数
D. 可以将 k 值设为 0
A. p范数
B. 0范数
C. 1范数
D. 2范数
A. 具有局部感受野
B. 对事物不同部分的观察之间能实现参数共享
C. 可有效捕捉序列化数据的特征
D. 操作复杂度与输入尺寸无关
解析:见算法解析
A. 智能化&;&标准化&;&数字化
B. 云端化
A. 数学家
B. 统计学家
C. 物理学家
D. 语言学家
A. onehot
B. twohot
C. onecold
D. twocold
解析:独热编码的英文是onehot