A、割平面法
B、随机梯度下降
C、坐标下降法
D、快速采样法
答案：ABC
解析：见算法解析
A、割平面法
B、随机梯度下降
C、坐标下降法
D、快速采样法
答案：ABC
解析：见算法解析
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小
D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：从偏差一方差分解的角度看，Boosting主要关住降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
A. 深度学习是机器学习的一个分支
B. 深度学习与机器学习是互相包含的关系
C. 深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系
D. 以上都不对
A. 编辑模式
B. 插入模式
C. 命令模式
D. 检查模式
A. 使图像亮度平缓渐变；
B. 减小突变梯度；
C. 改善图像质量；
D. 突出图像的窄小区域
解析：见算法解析
A. 数据库即服务
B. 虚拟服务
C. 弹性计算
D. 按需服务
A. 通过 Dockerfile 构建的镜像，由这些镜像启动的容器内应用都是在后台运行的
B. 可以通过命令 docker exec -it 容器 ID /bin/bash 来进入容器内部
C. 可以使用 docker rm 容器 ID 命令来删除一个正在运行中的容器
D. Docker的默认存储目录在/etc/docker
