A、随机森林分类器
B、卷积神经网络
C、梯度爆炸
D、上述所有方法
答案：B
A、随机森林分类器
B、卷积神经网络
C、梯度爆炸
D、上述所有方法
答案：B
A. 为了达成涟漪效应，必须尽可能的获取产品中的各种数据；
B. 涟漪效应通过记录产品中生成各类数据，并将这些数据用于优化机器模型；
C. 必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注，加入到模型训练中去，才能实现涟漪效应；
D. 搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式
解析：涟漪效应是在描述一个事物造成的影响渐渐扩散的情形，类似物体掉到水面上，所产生的涟漪渐渐扩大的情形。在经济学中有涟漪效应的例子，例如一个人支出的减少会造成其他人收入的减少，连带也使得他们可支出的金额减少。涟漪效应也用在计算机科学中，说明由于一个模组修改，造成其他模组也需随之修改的情形。
A. 知识图谱
B. 自然语言处理
C. 语音识别
D. 调度控制业务规约
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. PaddlePaddle
D. Caffe
解析：在训练过程中会
解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
解析：语义网络指Semantic Network，语义网指Semantic Web。 语义网络是由Quillian于上世纪60年代提出的知识表达模式，其用相互连接的节点和边来表示知识。
A. 有向图又称为贝叶斯网络或者信念网络
B. 网络中的边用有向箭头表示子节点依赖于父节点
C. 变量之间的关系通过箭头对变量进行了某种“拓扑”
D. 在排序条件下，每个节点都只依赖和它直接相连的父节点，而不依赖与所有的前辈节点
A. 第一次
B. 第二次
C. 第三次
D. 第四次
解析：进入21世纪以来，随着数据的爆发式增长，计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟，人工智能迎来了第三次发展浪潮
A. 是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了
B. 不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据
A. 完全拷贝
B. 一点点关系都没有
C. 人工神经网络受生物神经网络启发
D. 同一事物的两个名称
解析：人工神经网络受生物神经网络启发
