A、抖动效应
B、马太效应
C、数据溢出
D、内存不足
答案：B
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
A、抖动效应
B、马太效应
C、数据溢出
D、内存不足
答案：B
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
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. 信息增益
B. 计算最好的特征切分点
C. 限制树模型的深度
D. 可视化树模型
解析：目前，数字孪生在各领域相关实践中常用的关键技术很多，比如知识和数据驱动的融合建模技术、高性能计算技术、虚拟化和容器技术、深度学习和人工智能技术和 3D 建模技术等等。此外，由于电力系统的特殊性，数字孪生在电力系统中的应用还需依靠数字化交付技术和中台技术。
A. 与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量
B. 随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差
C. 与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好
D. 随机森林的训练效率往往低于Bagging
解析：见算法解析
A. 允许返回空值
B. 不允许返回空值
C. 允许有多个返回值
D. 只允许有一个返回值
解析：python自定义函数允许没有返回值、返回空值、一个或多个返回值
A. 抖动效应
B. 马太效应
C. 数据溢出
D. 内存不足
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
A. 符号主义学习
B. 监督学习
C. 无监督学习
D. 归纳学习
解析：E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》（第三卷，把机器学习划分为：机械学习、示教学习、类比学习和归纳学习。
A. value()
B. values()
C. keys()
D. list()
A. 协同训练
B. 组合训练
C. 配合训练
D. 陪同训练
解析：见算法解析
