A、梯度大小
B、梯度方向
C、学习率
D、使用样本数
答案:D
A、梯度大小
B、梯度方向
C、学习率
D、使用样本数
答案:D
A. 卡方检验
B. 信息增益
C. 数据采样
D. 期望交叉熵
A. break
B. continue
C. return
D. pass
解析:TensorFlow支持多TPU集群计算
A. join
B. concat
C. split
D. unstack
A. FastText
B. BERT
C. GoogLeNet
D. ResNet
A. 接近实时的数据处理速度;
B. 减少数据传输量,节省带宽成本,同时还能减小核心网络的拥堵;
C. 一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析,不用当心数据泄漏
D. 分担了中心服务器的计算任务,一定程度上消除了主要的瓶颈,并且降低了出现单点故障的可能。
A. 数据缺失是指在数据采集 传输和处理过程中,由于某些原因导致的数据不完整的情况。
B. 数据采集过程不会造成数据缺失
C. 缺失值的存在不会给数据统计带来问题
D. 缺失数据值的数据可采用删除法来解决
A. 回归树
B. 分类树
C. 交叉树
D. 森林
解析:见算法解析
A. 互信息
B. 最大熵
C. 卡方检验
D. 最大似然比