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决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。

答案:A

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只有非零值才重要的二元属性被称作非对称的二元属性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1e-0238-c021-5dd340f22411.html
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分类是预测数据对象的离散类别,预测是用于数据对象的连续取值
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240f.html
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深度学习源于人工神经网络的研究。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f22400.html
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智能传感器技术仍处于起步阶段,其性能和应用存在不足之处,比如嵌入式技术不成熟、嵌入成本较高等
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计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类()图像以及图像序列的能力
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对于FPGA描述正确的是()
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知识图谱利用机器学习和信息抽取技术自动获取Web上的信息构建知识库,并更关注()技术,如华盛顿大学图灵中心的Knowh All。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22409.html
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深度学习是当前人工智能领域最受关注的方法,在各类()和()学习任务上获得了巨大成功,超越了传统机器学习算法。
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的
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常用的图像特征包括
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22419.html
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决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。

答案:A

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解析:正确

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对于FPGA描述正确的是()

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解析:FPGA 的全称为 Field-Programmable Gate Array,即现场可编程门阵列,CPLD和FPGA均属于高密度可编程逻辑器件。

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常用的图像特征包括

A. 颜色特征

B. 形状特征

C. 纹理特征

D. 像素特征

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