A、决策树
B、arima模型
C、holt-winter模型
D、k-means模型
答案:A
A、决策树
B、arima模型
C、holt-winter模型
D、k-means模型
答案:A
A. 避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳
B. 降低陷入局部极小点的风险
C. 假设空间扩大,有可能学得更好的近似
D. 多学习器结合有可能冲突
解析:基础知识
A. 缺失值处理
B. 噪声数据清除
C. 一致性检查
D. 重复数据记录处理
A. 预处理
B. 召回
C. 排序
D. 决策
A. YOLOv3
B. YOLOv2
C. RCNN
D. fastRCNN
解析:见算法解析
A. 偏差
B. 方差
C. 采样样本
D. 权值分布
解析:在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本分类器并将它们线性组合,形成一个强分类器。
A. 翅膀
B. 脚
C. 躯体
D. 头脑
A. 智能机器人
B. 智能医疗
C. 智能金融
D. 智能零售
解析:基础概念