A、抖动效应
B、马太效应
C、数据溢出
D、内存不足
答案：B
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
A、抖动效应
B、马太效应
C、数据溢出
D、内存不足
答案：B
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
A. k近邻算法
B. 随机森林
C. 神经网络
D. 都不属于
A. 平均法
B. 投票法
C. 学习法
A. bert分类效果优于word2vec
B. word2vec分类效果优于bert
C. 效果一致
D. 以上选项均不正确
解析：在数据量大的情况下，对于相同的文本分类任务，bert分类效果优于word2vec
A. FP-growth
B. EClat
C. 聚类
D. Apdori
A. 2017
B. 2018
C. 2019
D. 2020
解析：2017年，人工智能首入政府工作报告意味着其已经 上升至国家战略高度。
A. df.loc[(筛选条件1) && (筛选条件2)]
B. df.loc[(筛选条件1) 且 (筛选条件2)]
C. df.loc[(筛选条件1) and (筛选条件2)]
D. df.loc[(筛选条件1) & (筛选条件2)]
解析：pandas中多条件筛选条件之间用&连接
解析：有必要的
A. 计算量太大
B. 验证集和测试集表现很差
C. 验证集表现良好，测试集表现很差
D. 验证集表现很差，测试集表现很好
