A、复合技术
B、专项技术
C、群体技术&;&集成技术
答案:D
A、复合技术
B、专项技术
C、群体技术&;&集成技术
答案:D
A. 参数预估
B. 机器翻译
C. 图像识别
D. 参数估计
解析:机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计
A. 数据管理
B. 数据分析
C. 数据治理
D. 数据规划
A. 卡方检验
B. 信息增益
C. 数据采样
D. 期望交叉熵
A. 特点
B. 离散度
C. 聚合度
D. 线性关系
A. 冗余特征是可以通过其他特征推演出来的特征
B. 冗余特征是无用的特征
C. 冗余特征有时候可以降低学习任务的难度
D. 去除冗余特征可以减轻学习过程的负担
解析:见算法解析
A. 归一化可以预防过拟合
B. 归一化没有实质作用
C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间
D. 归一化是一种激活函数
A.
均方根误差接近1最好
B. 均方根误差越大越好
C. 决定系数越接近1越好
D. 决定系数越接近0越好
解析:决定系数越接近1表示模型的拟合性越好