A、MTCNN
B、FasterRCNN
C、MaskRCNN
D、AlexNet
答案:ABC
解析:见算法解析
A、MTCNN
B、FasterRCNN
C、MaskRCNN
D、AlexNet
答案:ABC
解析:见算法解析
解析:前n行数据
A. 随机填补是在均值填补的基础上加上随机项
B. 通过增加缺失值的随机性来改善缺失值分布过于集中的缺陷
C. 可采用贝叶斯 Bootstrap 方法
D. 以上说的都不对
A. 1-范数
B. 2-范数
C. ∞-范数
D. 矩阵范数
解析:字典键不能重复, 值可以重复
A. 增加训练数据
B. 减少特征值
C. 正则化
D. 追求损失函数的最小
A. 自变型
B. 离散型
C. 应变型
D. 连续型
A. t+1时刻状态取决于t时刻状态
B. t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C. t+2时刻状态取决于t时刻状态
D. t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
A. 一条;接近
B. 两条;接近
C. 一条;远离
D. 两条;原理
解析:见算法解析
A. 偏差
B. 方差
C. 采样样本
D. 权值分布
解析:在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本分类器并将它们线性组合,形成一个强分类器。