A、参数估计
B、逻辑分析
C、方差分析
D、回归分析
答案：A
A、参数估计
B、逻辑分析
C、方差分析
D、回归分析
答案：A
A. 准确性
B. 不确定性
C. 可信赖度
D. 杂乱性
A. 输入层
B. 表示层
C. 匹配层
D. 输出层
解析：见算法解析
解析：长短时记忆网络（Long Short Term Memory，简称LSTM）模型，本质上是一种特定形式的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN)。 LSTM模型在RNN模型的基础上通过增加门限（Gates）来解决RNN短期记忆的问题，使得循环神经网络能够真正有效地利用长距离的时序信息。
A. 计算量太大
B. 验证集和测试集表现很差
C. 验证集表现良好，测试集表现很差
D. 验证集表现很差，测试集表现很好
A. 样本数目
B. 特征值
C. 超参数
D. 参数
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 神经网络
D. 随机森林
解析：逻辑回归无法解决回归问题
A. 机器学习是一门让电脑不依赖特别明确的程序而拥有学习能力的研究领域
B. 机器学习是一门计算机编程的科学
C. 机器学习仅对有标签的数据有用
D. 机器学习是让机器人拥有智能的学科
解析：基础概念
A. 根节点
B. 叶节点
C. 父节点
D. 子节点
A. 类别可视化
B. 科学可视化
C. 信息可视化
D. 可视分析学
