A、模型应该简单(防止过拟合);$;$在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)$;$可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等$;$将模型函数正则化
答案:ABCD
A、模型应该简单(防止过拟合);$;$在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)$;$可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等$;$将模型函数正则化
答案:ABCD
A. 数据的获得与管理$;$模式/模型的验证和优化$;$结果的可视化与文档化$;$模式/模型的应用及维护
A. 算法中特征子集搜索采用了随机策略$;$每次特征子集评价都需要训练学习器,开销很大$;$算法设置了停止条件控制参数$;$算法可能求不出解
A. 概率论$;$统计学$;$逼近论$;$凸分析
A. 神经元$;$阈值 $;$兴奋 $;$节点
A. paddle.vision.datasets.MNIST$;$paddle.optimizer.SGD$;$paddle.nn.Linear$;$paddle.nn.functional.Linear
A. 首先,可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法$;$在应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征$;$在应用监督式学习之前,不能创建聚类$;$在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征