A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B、应用PCA算法降维，减少特征数量
C、根据重要性对特征进行筛选
D、以上所有
答案：D
A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B、应用PCA算法降维，减少特征数量
C、根据重要性对特征进行筛选
D、以上所有
答案：D
A. 弱分类器
B. 强分类器
C. 多个分类器
D. 单个分类器
解析：Adaboost就是从弱分类器出发反复训练，在其中不断调整数据权重或者是概率分布。
A. （1）按小时负荷预测（2）日负荷预测（3）周负荷预测（4）月负荷预测
B. (1）日负荷预测（2）周负荷预测（3）月负荷预测（4）年负荷预测
C. (1）超短期负荷预测（2）短期负荷预测（3）中期负荷预测（4）长期负荷预测
D. （1）日负荷预测（2）周负荷预测（3）月负荷预测（4）季负荷预测
解析：负荷预测分为短期、超短期、中期、长期负荷预测四类。
A. 图像变换
B. 图像增强
C. 图像分割
D. 图像复原
解析：数字图像处理中的（ ）技术可应用于机动车车牌识别系统。
A. np.identity
B. np.ones
C. np.random.rand
D. np.arange
解析：用numpy创建单位矩阵使用np.identity
A. 每一张图片都是二值图片
B. 每一张图片都是三通道图片
C. 模型一次处理224张图片（batchsize为224）
D. 以上选项均不正确
解析：每一张照片不一定是二值图片，也不一定是三通照片。
A. 人类智能是机器智能的设计者
B. 机器智能目前无法完全模拟人类所有智能
C. 机器智能目前已经超越了人类智能
D. 机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能
A. Hopfield网
B. BP网络
C. 多层感知器
D. LVQ网络
解析：$BP网络、多层感知器、LVQ网络属于前馈网络
A. 条件熵
B. 信息增益率
C. 交叉熵
D. 联合熵
解析：C4.5在分类过程中使用的信息增益率
