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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风
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线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

A、曲面

B、平面

C、超平面

D、超曲面

答案:C

唐人街探案之秦风
第一个提出大数据概念的公司是谷歌公司
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da6025.html
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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6004.html
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()为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c778-c07f-52a228da6005.html
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将数值类型的属性值(如年龄)用区间标签(例如0~18、19-44、45~59和60~100等)或概念标签,称为数据()处理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b3f0-c07f-52a228da6002.html
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E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》(第三卷,把机器学习划分为:机械学习、示教学习、类比学习和()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9898-c07f-52a228da6008.html
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k均值聚类算法是一种典型的EM算法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da6039.html
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所有的机器学习分类算法都属于有监督方
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6011.html
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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤,先发现数据中的(),然后从中产生关联规则。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-ac20-c07f-52a228da600e.html
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在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是()的层次;而问题求解、创作、推理预测被认为是()的层次。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0220-c07f-52a228da600c.html
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Boosting算法要求基学习器能对待定的数据分布进行学习,这可通过()实施。
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
单选题
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唐人街探案之秦风

线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

A、曲面

B、平面

C、超平面

D、超曲面

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第一个提出大数据概念的公司是谷歌公司
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da6025.html
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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

解析:现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6004.html
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()为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素

A. 物联网

B. 大数据

C. 云计算技术

D. 以上都是

解析:物联网、大数据、云计算技术都是为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素

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将数值类型的属性值(如年龄)用区间标签(例如0~18、19-44、45~59和60~100等)或概念标签,称为数据()处理。

A. 离散化

B. 标准化

C. 特征构造

D. 聚集

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b3f0-c07f-52a228da6002.html
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E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》(第三卷,把机器学习划分为:机械学习、示教学习、类比学习和()

A. 符号主义学习

B. 监督学习

C. 无监督学习

D. 归纳学习

解析:E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》(第三卷,把机器学习划分为:机械学习、示教学习、类比学习和归纳学习。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9898-c07f-52a228da6008.html
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k均值聚类算法是一种典型的EM算法

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da6039.html
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所有的机器学习分类算法都属于有监督方
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6011.html
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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤,先发现数据中的(),然后从中产生关联规则。

A. 聚类数据集

B. 中位数

C. 拟合数据集

D. 频繁项目集

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-ac20-c07f-52a228da600e.html
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在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是()的层次;而问题求解、创作、推理预测被认为是()的层次。

A. 感知智能;认知智能

B. 认知智能;感知智能

C. 感知智能;感知智能

D. 认知智能;认知智能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0220-c07f-52a228da600c.html
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Boosting算法要求基学习器能对待定的数据分布进行学习,这可通过()实施。

A. 重赋权法

B. 重采样法

C. 重训练法

D. 重预测法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b008-c07f-52a228da6018.html
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