A、新增数据
B、临时数据
C、机构化数据
D、非结构化数据
答案:A
A、新增数据
B、临时数据
C、机构化数据
D、非结构化数据
答案:A
A. 机器学习
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 自然语言处理
A. 软间隔
B. 硬间隔
C. 核函数
D. 以上选项均不正确
解析:对于线性不可分的数据,支持向量机的解决方式是核函数
A. 没有人脸集时,需要先创建人脸集,再添加人脸数据,然后才能进行搜索
B. 一个人脸集的大小不能超过 10000 张图片
C. 有专门的接口可以删除指定人脸集
D. 有专门的接口可以删除某个人脸集中的人脸数据
A. OneHotEncoder
B. Normalizer
C. LabelEncoder
D. Imputer
A. Dictvectorzier
B. pandas
C. OneHotEncoder
D. CountVectorizer
解析:见算法解析
A. 穷举搜索$;$随机搜索$;$Bayesian优化
解析:穷举搜索法,随机搜索法,贝叶斯优化都可以优化超参数,各有优劣。
所以ABC三种都可实现调整优化超参数。答案ABC
解析:正确
A. 可以和核函数结合
B. 通过调参可以往往可以得到很好的分类效果
C. 训练速度快
D. 泛化能力好
解析:SVM的训练速度不快
A. 贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法
B. 贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记
C. 贝叶斯中期望损失定义为风险
D. 贝叶斯判定准则为最大化总体风险
解析:使用贝叶斯判定准则来最小化决策风险