A、量归约
B、维归约
C、值归约
D、类归约
答案：BC
A. max
B. min
C. mean
D. sum
解析：在CNN网络模型中，不常见的Pooling层操作是sum
A. 智能手机
B. 安防监控
C. 智能运载工具
D. 以上都不正确
解析：基础概念
解析：正确
A. LeNet-5
B. AlexNet
C. ResNet50
D. ResNet152
A. 正则项
B. 非线性
C. 激活函数
D. 特征变换
解析：xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度
A. 模式层
B. 文本层
C. 信息层
D. 知识层
解析：知识图谱在架构方面可分为模式层和数据层，模式层在数据层之上，是知识图谱核心，主要内容是知识图谱的数据结构，包括实体、关系、属性等知识类的层次结构。
解析：知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。
A. 2/3
B. 1/2
C. 2/5
D. 1/3
解析：记3个红球分别为a,b,c,3个黑球分别为x,y,z,则随机取出两个小球共有15中可能，其中两个同色共有6种可能，则6/15=2/5
A. 分层（Hierarchical）聚类
B. 两步（TwoStep）聚类
C. Kohonennetwork
D. KNN算法
A. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅
B. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数
C. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职
D. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额
