答案:B
答案:B
A. a[1:-1]
B. a[1:4]
C. a[-2:]
D. a[::2]
A. 决策树模型
B. kNN分类
C. Adaboost
D. k-means
解析:Adaboost属于集成学习
A. 词性标注
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 命名实体识别
解析:词性标注不是构建知识图谱用到的主要技术
A. 文本卷积
B. 注意力机制
C. GRU
D. BiLSTM
解析:见算法解析
A. 让每一层的输入的范围都大致固定
B. 它将权重的归一化平均值和标准差
C. 它是一种非常有效的反向传播(BP)方法
D. 这些均不是
A. 图灵
B. 恰佩克
C. 诺贝尔
D. 奥巴
解析:艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),生于英国伦敦,毕业于剑桥大学国王学院和美国普林斯顿大学,英国数学家、逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父。
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 随机森林
解析:线性回归无法解决分类问题
A. K 值越大,模型越容易过拟合$;$K 值越大,分类的分割面越平滑$;$K 值是超参数$;$可以将 k 值设为 0
A. 决策树模型
B. kNN分类
C. Adaboost
D. k-means