答案:A
答案:A
解析:P12
A. 弱分类器
B. 强分类器
C. 多个分类器
D. 单个分类器
解析:Adaboost就是从弱分类器出发反复训练,在其中不断调整数据权重或者是概率分布。
A. 分类问题
B. 聚类问题
C. 回归问题
A. 从DataFrame类导入pandas类
B. 从pandas库导入DataFrame类
C. 从pandas库导入DataFrame库
D. 从DataFrame库导入pandas类
解析:from 模块名 import 具体的功能
解析:处理大文件一定要注意内存管理
A. 自然语言处理
B. 控制系统
C. 计算机视觉
D. 语音识别
A. 使用L1可以得到稀疏的权值,使用L2可以得到平滑的权值
B. 使用L1可以得到平滑的权值,使用L2可以得到平滑的权值
C. 使用L1可以得到平滑的权值,使用L2可以得到稀疏的权值
D. 使用L1可以得到稀疏的权值,使用L2可以得到稀疏的权值
A. 数据分布本身随时间变化,需要程序不停的重新适应,比如预测商品销售的趋势
B. 规则复杂程度低,且问题的规模较小的问题
C. 任务的规则会随时间改变,比如生产线上的瑕疵检测
D. 规则十分复杂或者无法描述,比如人脸识别和语音识别
A. 机理
B. 检索
C. 设计
D. 存储
解析:传统科学计算中的建模方法可分为从机理出发的建模和从数据出发的建模两类