A、相关不一定是线性关系,可能是非线性关系。
B、相关一定是线性关系,不可能是非线性关系。
C、相关时若有相关系数r为0,说明两个变量之间不存在线性关系,仍可能存在非线性关系。
D、相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件。
答案:ACD
A、相关不一定是线性关系,可能是非线性关系。
B、相关一定是线性关系,不可能是非线性关系。
C、相关时若有相关系数r为0,说明两个变量之间不存在线性关系,仍可能存在非线性关系。
D、相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件。
答案:ACD
A. k 值并不是越大越好,k 值过大,会降低运算速度
B. 选择更大的 k 值,会让偏差更小,因为 k 值越大,训练集越接近整个训练样本
C. 选择合适的 k 值,能减小验方差
D. k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力
A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;
B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;
C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
A. 预处理
B. 召回
C. 排序
D. 决策
解析:图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤
解析:偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力。
方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响。
噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界,也就是最小值。
泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声之和。
A. 总体技术和应用与世界先进水平同步
B. 基础理论实现重大突破
C. 成为世界主要人工智能创新中心
D. 理论、技术与应用总体均达到世界领先水平
A. 编辑模式
B. 插入模式
C. 命令模式
D. 检查模式
A. 识别敏感信息
B. 脱敏处理
C. 脱敏处理的评价
D. 脱敏操作
E. 脱敏标准制定
解析:正确
A. 物体检测
B. 图像分割
C. 物体跟踪
D. 行为分析
解析:见算法解析