A、战略规划
B、咨询报告
C、Apps
D、数据库
答案：A
A、战略规划
B、咨询报告
C、Apps
D、数据库
答案：A
A. 模型推理
B. 构建模
型
C. 训练模型
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
解析：正确
A. 无向无环
B. 有向无环
C. 有向有环
D. 无向有环
A. 物理学
B. 图形学
C. 数据挖掘
D. 人机交互
A. 2MB
B. 4MB
C. 16MB
D. 64MB
A. 图灵
B. 费根鲍姆
C. 纽维尔
D. 西蒙
A. 进程管理
B. 存储管理
C. 设备管理
D. 文件管理
A. 数据管理
B. 数据分析
C. 数据治理
D. 数据规划
