答案:A
A. 采集
B. 脱敏
C. 归约
D. 分解处理
A. 探索性数据分析
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
A. 95
B. 96
C. 97
D. 98
A. 密度聚类
B. 层次聚类
C. 谱聚类
D. Kmeans
解析:输入门是用来控制输入i’(t)进出多少或者是否允许进出的门控设备;
输出门是用来控制t时刻状态值m(t)对外多少是可见的门控设备;
遗忘门是控制RNN中历史状态m(t-1)流动到t时刻后允许多少进入t时刻的门控设备;
A. 监督学习
B. 非监督学习
C. 强化学习
D. 线性回归
解析:Skip-Gram与CBOW都是运用给定窗口半径生成词向量。
A. 在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整的依据是基于损失函数不断减少
B. 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,损失函数一般越小
C. 模型参数量越多越好,没有固定的对应规则
D. 训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
解析:几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加
解析:主要利用fit、transform和fit_transform