执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?

A. 使用人工智能技术处理元宇宙产生的海量且复杂的数据。

B. 使用人工智能技术在增强现实和虚拟现实中创造更智能、更身临其境的世界。

C. 使用人工智能解决芯片的计算能力。

D. 使用人工智能技术来模仿和取代人类行为。

A. 基于价值（value-based）

B. 基于策略（policy-based）

C. 基于模型（model-based）

D. nan

A. 分类分数

B. 最大边长度

C. 面积

D. nan

A. 大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高

B. “如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一

C. 数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性，对数据处理能力提出了更高要求

D. 数据价值与数据量之间存在线性关系

A. 梯度下降

B. 梯度爆炸

C. 梯度消失

D. 梯度扩散

A. 后续检验

B. Friedman检验

C. 交叉验证t检验

D. McNemar检验

A. 前向神经网络

B. 反馈神经网络

C. 自组织神经网络

D. 生物神经网络

A. Key-Value

B. Key-Document

C. Key-Column

D. 图存储