A、统计分析
B、参数估计
C、假设检验
D、回归分析
答案：BCD
A、统计分析
B、参数估计
C、假设检验
D、回归分析
答案：BCD
A. 标准差
B. 极差
C. 方差
D. 极小值
A. 隐藏层层数增加，模型能力增加
B. Dropout的比例增加，模型能力增加
C. 学习率增加，模型能力增加
D. 都不正确
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 朴素贝叶斯
D. 深度残差网络
解析：LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
A. 回归；分类；聚类
B. 分类；聚类；回归
C. 聚类；回归；分类
A. 随机梯度下降
B. ReLU函数
C. 卷积函数
D. 损失函数
解析：正确
A. time
B. sklearn
C. os
D. opencv
解析：见算法解析
A. 适配器(Adapter)
B. 桥接(Bridge)
C. 组合(posite)
D. 装饰器(Decorator)
解析：装饰模式定义 装饰模式)- 动态地给一个对象添加一些额外的职责,就增加功能来说,装饰模式相比生成子类更为灵活
解析：正确
A. 表达能力强
B. 易于推理
C. 易于扩展
D. 容易修改知识库
