使用（）API加载MNIST数据集？使用（）API定义优化器？使用（）API定义全连接层？

A. Boosting

B. Bagging

C. 随机森林

D. reboot

A. 颜色特征

B. 形状特征

C. 纹理特征

D. 像素特征

A. 熵越大，不确定性越大，信息量也就越大

B. 信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大

C. Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错

D. 熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性

A. Python的语法类似PHP

B. Python可用于WEB开发

C. Python是跨平台的

D. Python可用于数据抓取（爬虫）

A. 深蓝

B. IBM

C. 深思

D. 蓝天

A. 模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量强

B. 模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量弱

C. 自模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量弱

D. 模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量强

A. 它是NameNode的热备

B. 它对内存没有要求

C. 它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间

D. SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点

A. 梯度剪切

B. 随机欠采样

C. 使用 Relu 激活函数

D. 正则化

A. 全能

B. 通用领域

C. 专业人工智能

D. 通用人工智能