A、决策树分析
B、KNN分类
C、K-Mean分析方法
D、线性相关分析
答案:C
A、决策树分析
B、KNN分类
C、K-Mean分析方法
D、线性相关分析
答案:C
A. 使用递归单元代替循环单元
B. 使用注意力机制(attention mechanism)
C. 使用字符级别翻译(character level translation)
D. 所有选项均不对
A. 机器学习和人工智能是独立的两种技术
B. 机器学习是人工智能的核心技术和重要分支
C. 机器学习的目标是让机器设备像人类一样学习书本知识
D. 机器学习是指一系列程序逻辑控制算法
解析:机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。
A. 计算机理解的深度
B. 中间神经元网络的层次很多
C. 计算机的求解更加精准
D. 计算机对问题的处理更加灵活
解析:深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多
A.
计算智能、感知智能、认知智能
B. 计算智能、感应智能、认知智能
C. 机器智能、感知智能、认知智能
D. 机器智能、感应智能、认知智能
解析:机器智能水平由低到高依次是:计算智能、感知智能、认知智能
A. 若X与Y相互独立,则X与Y不相关
B. 若X与Y相关,则X与Y不相互独立
C. 若E(XY)
=E(X)E(Y),则X与Y相互独立
D. 若f(x,y)=fX(x)fY(y),则X与Y不相关
解析:独立是不相关的充分但不必要条件;E(XY)=E(X)E(Y)只能推出X与Y不相关,即二者没有线性关系(但可能有其他关系),不能代表X与Y相互独立
A. 留出法
B. 交叉验证法
C. 自助法
D. 调参与最终模型
A. 数据转换
B. 数据排序
C. 数据标注
D. 数据清洗
解析:正确
解析:错误