A、defmyfunc(*args):$;$defmyfunc(arg1=1):$;$defmyfunc(*args,a=1):$;$defmyfunc(a=1,**args):
答案：C
A、defmyfunc(*args):$;$defmyfunc(arg1=1):$;$defmyfunc(*args,a=1):$;$defmyfunc(a=1,**args):
答案：C
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差$;$从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差$;$随机森林简单、容易实现、计算开销小$;$ Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
A. 分类
$;$聚类
$;$关联分析
$;$隐马尔可夫链
A. 数学和生理学$;$心理学和生理学$;$语言学$;$综合性的交叉学科和边缘学科
A. 线性回归$;$逻辑回归$;$支持向量机$;$随机森林
A. 样本数量太少$;$样本数量过多$;$模型太复杂$;$模型太简单
A. 相关变量$;$样本$;$已知数据$;$自变量
A. Ascend$;$CANN$;$ModelArts$;$MindSpore
A. -i$;$ -e$;$ -U$;$-q
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$;$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$;$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$;$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
