A、t+1时刻状态取决于t时刻状态
B、t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C、t+2时刻状态取决于t时刻状态
D、t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
答案：A
A、t+1时刻状态取决于t时刻状态
B、t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C、t+2时刻状态取决于t时刻状态
D、t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
答案：A
A. 达到一定的迭代次数
B. 适应度函数达到一定的要求
C. 达到一定的变异次数
D. 达到一定的交叉次数
A. RepeatedKFold
B. KFold
C. LeaveOneOut
A. 训练经验的选择
B. 目标函数的选择
C. 目标函数的表示
D. 函数逼近算法的选择
A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。
B. JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
C. JP聚类是基于SNN相似度的概念。
D. JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
A. learning_rate
B. step
C. weight
D. padding
解析：在CNN训练中，除了卷积偏置bias需要学习更新以外，weight也是学习跟新的重要内容
A. [3 5 7]
B. 7
C. [7 5 3]
D. [4 3]
解析：见函数库
A. 可以使用字典对象的 items()方法可以返回字典的“键-值对
B. 可以使用 has_key()方法来检验一个键值对是否存在
C. 可以使用字典对象的 keys()方法可以返回字典的“键
D. 可以使用字典对象的 values ()方法可以返回字典的“值”
解析：见函数库
A. 网络基础设施
B. 大数据基础设施
C. 高效能计算基础设施
D. 数据存储基础设施
A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的
B. 两者都使用随机特征子集来创建中间树
C. 在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的
D. 无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores
