A、卷积
B、约化
C、池化
D、批归一化
答案：C
解析：池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出
A、卷积
B、约化
C、池化
D、批归一化
答案：C
解析：池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出
解析：遗传操作包括以下三个基本遗传算子(genetic operator):选择(selection)；交叉(crossover)；变异(mutation)
A. 聚类分析
B. 回归分析
C. 神经网络
D. 决策树算法
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
A. 有监督学习
B. 无监督学习
C. 强化学习
D. 深度学习
解析：无监督学习和强化学习不需要标注
A. 词性标注
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 命名实体识别
A. namespace
B. cgroups
C. copy-on-write
D. union file system
A. k+1
B. k
C. k-1
D. k-2
解析：交叉验证法先将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子集的并集作为训练集，其余的那个子集作为测试集，这样就可获得k组训练/测试集，从而可进行k次训练和测试， 最终返回的是这k个测试结果的均值
A. try 语句中有 except 子句就不能有 finally 子句
B. Python 中，可以用异常处理捕获程序中的所有错误
C. 引发一个不存在索引的列表元素会引发 NameError 错误
D. Python 中允许利用 raise 语句由程序主动引发异常
A. 将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程
解析：基础概念
