Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。

A. 预测结果与样本标签之间的误差$;$各个输入样本的平方差之和$;$各个网络权重的平方差之和$;$都不对

A. 聚类$;$回归$;$递归$;$KNN

A. 数值平均数$;$位置平均数$;$离散系数$;$线性相关

A. 计算智能、感知智能、认知智能$;$感知智能、认知智能、计算智能$;$计算智能、认知智能、感知智能$;$认知智能、计算智能、感知智能

A. 判别$;$计算$;$统计$;$生成

A. n-2$;$n^2$;$[n/2]注[x]表示对x取整$;$n

A. 数据整理$;$数据预处理$;$数据挖掘$;$数据准备

A. [‘abc’,123][2]$;$[‘abc’,123][0][3]$;$(1,2,3,‘abc’)[3][3]$;${1:‘123’,2:123}[1][3]

A. model.eval()可以在模型训练阶段使用$;$model.eval()只能在模型测试阶段使用$;$model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用$;$model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用

A. Go$;$Python$;$C/C++$;$Java