A、顶点
B、关系点
C、连接点
D、实体
答案：D
A. 规约数据
B. 摘录
C. 规则库
D. 数据业务化
解析：实行归结，直到导出矛盾，若为空集，则无矛盾即为成立
A. 频繁模式挖掘
B. 分类和预测
C. 数据预处理
D. 数据流挖掘
解析：数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。
A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的
B. 两者都使用随机特征子集来创建中间树
C. 在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的
D. 无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores
A. 可以和核函数结合
B. 通过调参可以往往可以得到很好的分类效果
C. 训练速度快
D. 泛化能力好
解析：SVM的训练速度不快
A. 如果一个分类器对不正确的分类很自信，log-loss会严重的批评它。
B. 对一个特别的观察而言，分类器为正确的类别分配非常小的概率，然后对log-loss的相应分布会非常大。
C. log-loss越低，模型越好
D. 以上都是
A. 常量
B. 变量
C. 并行性
D. 串行性
解析：见算法解析
A. Roberts算子
B. Prewitt算子
C. Sobel算子
D. Canny算子
解析：见算法解析
