A、FP-growth
B、DBSCAN
C、Apriori
D、GDBT
答案：AC
解析：见算法解析
A、FP-growth
B、DBSCAN
C、Apriori
D、GDBT
答案：AC
解析：见算法解析
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏层节点数
C. 删除稀疏的特征
D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题
A. L1/L2正则化
B. dropout
C. dataargumentation
D. earlystop
解析：见算法解析
A. Python 的 str、tuple 和 list 类型都属于序列类型
B. Python 组合数据类型能够将多个同类型或不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易
C. 组合数据类型可以分为 3 类：序列类型、集合类型和映射类型
D. 序列类型是二维元素向量，元素之间存在先后关系，通过序号访问
A. 解释变量和被解释变量都是随机变量
B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量
D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
A. TempStr[-5:]
B. TempStr[-5:-1]
C. TempStr[6:]
D. TempStr[-4:-1]
解析：字符串切片的基本用法
A. 训练时间较长
B. 完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和
C. 易陷入局部极小值
D. 训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势
解析：学习速度慢，失败的可能性较大是主要不足之处
A. KNN
B. RNN
C. BNN
D. VGG
解析：为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型BNN
A. 有环;有环
B. 有环;无环
C. 无环;有环
D. 无环;无环
A. 其他选项都不对
B. 没啥问题，神经网络会正常开始训练
C. 神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D. 神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
A. 深度学习
B. 机器学习
C. 人机交互
D. 智能芯片
