A、Notebook建模
B、可视化建模
C、自动化建模
D、数据驱动建模
答案:ABCD
A、Notebook建模
B、可视化建模
C、自动化建模
D、数据驱动建模
答案:ABCD
A. 错误数据
B. 虚假数据
C. 异常数据
D. 缺失数据
A. 垃圾邮件分类问题可以使用逻辑回归模型
B. 一条商品评论分为正面,负面和中性,不可以使用逻辑回归模型
C. 逻辑回归不能直接用于多分类问题
D. 以上都不对
A. 脱敏数据
B. 数据订阅
C. 知识库
D. 决策支持
A. LeNet-5
B. AlexNet
C. ResNet50
D. ResNet152
解析:最早用于手写数字识别的cnn网络是LeNet-5
A. 决策树是一种监督式学习
B. 监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
C. 监督式学习是一种基于规则的算法
D. 监督式学习不需要标签就可以训练
解析:正确
A. Automatic Intelligence
B. Artificial Intelligence
C. Automatic Information
D. Artificial Information
解析:Automatic Intelligence 为自动智能Artificial Intelligence为人工智能Automatic Information为自动信息Artificial Information为人工信息
A. 文本识别
B. 文本分类
C. 机器翻译
D. 问答系统
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
B. K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D. K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇