A、类别不平衡
B、类别不相同
C、类别不对等
D、类别数不同
答案:A
A、类别不平衡
B、类别不相同
C、类别不对等
D、类别数不同
答案:A
A. 数据增强
B. 语义分割
C. 信息检索
D. 图像生成
A. 前向神经网络
B. 反馈神经网络
C. 自组织神经网络
D. 生物神经网络
解析:神经网络可以分为4种类型,前向型、反馈型、随机型、自组织型。
解析:错误
A. 医疗
B. 教育
C. 交通
D. 金融
解析:基础概念
A. 与Adaboost相比,随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量
B. 随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差
C. 与Adaboost相比,随机森林鲁棒性更好
D. 随机森林的训练效率往往低于Bagging
解析:见算法解析
A. 采集的照片训练集用7w张,测试集3w张
B. 全都用来训识别模型最好
C. 采集的照片训练集用7w张,验证集1w张,测试集2w张
D. 不需要训练啊,收集这么多数据是多余和浪费的
A. 降低特征维度
B. 增加样本数量
C. 添加正则项
D. 增加特征维度