A、建模
B、测试
C、分析
D、预聚类
答案:D
A. 树的数量
B. 树的深度
C. 学习速率
A. Find-S算法
B. KNN算法
C. 概念算法
D. ID3算法
解析:0<H<360 0<S<1 0<V<1 。H分量的范围应该是0---360。不过,在opencv里面,你用8bit的uchar无法表示超过255的数据,所以,opencv做了一个小小的技巧性处理,直接把H分量的值除以2。所以,如果,你用cvCvtColor(img, destImg, CV_BGR2HSV)得到的HSV空间的destImg的H分量,数值的范围在0----180
A. 权值学习迭代次数足够多
B. 学习能力低下
C. 训练集过多模型复杂
D. 数据有噪声
解析:见算法解析
A. 具备计算能力的神经元与上下两层相连
B. 其输入节点具备计算能力
C. 同一层神经元相互连接
D. 层间信息只沿个方向传递
A. data.view()
B. data.descripe()
C. data.show()
D. data.head()
A. 2016
B. 2017
C. 2018
D. 2019
A. 长度递归神经网络
B. 时间递归神经网络
C. 偏差递归神经网络
D. 结构递归神经网络
解析:见算法解析
A. 数据、模型、技术
B. 算法、技术、领域知识
C. 数据、建模能力、算法与技术
D. 建模能力、算法与技术、领域知识