A、是的,这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了
B、不对,依然后其他因素模型没有考虑到,比如噪音数据
答案:B
A、是的,这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了
B、不对,依然后其他因素模型没有考虑到,比如噪音数据
答案:B
A. k+1
B. k
C. k-1
D. k-2
解析:见算法解析
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
A. K-Means
B. DBSCAN
C. GMMs
D. Softmax
解析:Softmax不是常用的聚类算法。
A. Word2Vec
B. RNN
C. XLNet
D. LSTM
A. 递归函数必须有基例
B.
递归函数的基例不再进行递归
C.
每个递归函数都只能有一个基例
D.
递归函数的基例决定递归的深度
A. 一年级
B. 二年级
C. 三年级
D. 四年级
A. 连接主义
B. 逻辑学派
C. 生理学派
D. 符号主义
解析:见算法解析
解析:正确
A. 精确率
B. 召回率
C. ROC
D. AUC
解析:传统的语音合成系统包括前端部分和后端部分。基于深度学习的语音合成系统是端到端的系统。