A、ID3算法
B、K近邻方法
C、局部加权回归法
D、基于案例的推理
答案:A
A、ID3算法
B、K近邻方法
C、局部加权回归法
D、基于案例的推理
答案:A
A. pd.combine
B. pd.concat
C. pd.merge
D. pd.agg
A. 数据库即服务
B. 虚拟服务
C. 弹性计算
D. 按需服务
A. 一阶导数
B. 二阶导数
C. 三阶导数
D. 四阶导数
解析:见算法解析
A. 基于内容的寻址
B. 基于位置的寻址
C. 都不行
D. 都可以
解析:当在内存网络中获得某个内存空间时,通常选择读取矢量形式数据而不是标量,这里需要基于内容的寻址来完成
解析:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。
A. Key-Value
B. Key-Document
C. Key-Column
D. 图存储
A. 数据、算法和模型安全
B. 技术和系统安全
C. 人身和设备安全
D. 安全测试评估
解析:采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法是K-近邻算法。错误
A. 语音交互
B. 情感交互
C. 体感交互
D. 脑机交互
解析:语音交互是指人类通过自然语言与计算机发生交互的过程。
A. 人工智能
B. 数据挖掘
C. 云计算
D. 机器学习