A、增加树的深度
B、增大学习率(Learnin Rate)
C、对决策树模型进行预剪枝
D、减少树的数量
答案:C
A、增加树的深度
B、增大学习率(Learnin Rate)
C、对决策树模型进行预剪枝
D、减少树的数量
答案:C
A. 数据预处理
B. 特征工程
C. 算法调用
D. 参数调优
A. SOM网络
B. RBF网络
C. ART网络
D. ELman网络
A. 数组的维度
B. 各维度大小的元组
C. 行数
D. 列数
解析:见算法解析
A. Caffe
B. TensorFlow
C. MLOps
D. PaddlePaddle
A. 分箱
B. 数据调整
C. 数据清理
D. 数据重新编码
解析:可以同时使用
A. 集成学习
B. 归纳学习
C. 分类学习
D. 整理学习
A. 深度学习、机器学习
B. 计算机视觉、自然语言处理
C. 人机交互、生物信息技术、智能芯片
D. 虚拟现实/增强现实、机器人技术
解析:人工智能技术包括5种:机器学习、机器人技术、自然语言处理、生物识别技术、计算机视觉
A. 分类和计算
B. 清洗和处理
C. 辨识和分类
D. 存储和利用