A、公平性
B、真实性
C、快速性
D、准确性
答案：A
解析：检索的公平性和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向
A、公平性
B、真实性
C、快速性
D、准确性
答案：A
解析：检索的公平性和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向
A. Michael Arbib
B. Edward Albert Feigenbaum
C. Michael Grieves
D. Arthur Samuel
解析： 早在2002年，“数字孪生（Digital Twin）”这一概念被美国Michael Grieves教授提出。
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C.
DBSCAN
D. 决策树
A. 数据总线
B. 地址总线
C. 网络总线
D. 控制总线
A. 对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型$;$尝试使用在线机器学习算法$;$使用 PCA算法减少特征维度
解析：基础概念理解
A. 一种竞争学习型的无监督神经网络
B. 将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
解析：SOM 的训练目标就是为每个输出层神经元找到合适的权向量，以达到保持拓扑结构的目的
解析：正确
A. 损失函数是用泰勒展式二项逼近，而GBDT只是一阶导数$;$对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性;$节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的$;$XGBoost使用网格搜索，只能检测有限个值
解析：XGBoost类似于GBDT的优化版，不论是精度还是效率上都有了提升。与GBDT相比，具体的优点有：
1.损失函数是用泰勒展式二项逼近，而不是像GBDT里的就是一阶导数；
2.对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性；
3.节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的。
A. 不管数据大小，始终保持30%作为测试集
B. 测试集和验证集不能共存
C. 在数据规模较小时，可以保留30%测试集
D. 测试集不必占用数据集的30%，能够保证对模型的考核即可
