A、从偏差-方差分解的角度看,Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差-方差分解的角度看,Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案:D
解析:见算法解析
A、从偏差-方差分解的角度看,Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差-方差分解的角度看,Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案:D
解析:见算法解析
解析:正确
A. 图像分析,图像处理,图像理解
B. 图像分析,图像理解,图像处理
C. 图像处理,图像分析,图像理解
D. 图像理解,图像分析,图像处理
A. 宽度搜索
B. 深度搜索
C. 有序搜索
D. 广义搜索
解析:正确
A. 停用
B. 新增
C. 变更
D. 停用和退出
解析:彩色三个通道
A. 精度
B. ROC
C. MSE
D. AUC
A. 元素在内存中的相对位置表示逻辑次序
B. 保存在元素中的指针表示先后次序
C. 设立单独的区域存储元素之间的逻辑次序
D. 元素本身的关键字来表示逻辑次序
A. (1)按小时负荷预测(2)日负荷预测(3)周负荷预测(4)月负荷预测
B. (1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)年负荷预测
C. (1)超短期负荷预测(2)短期负荷预测(3)中期负荷预测(4)长期负荷预测
D. (1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)季负荷预测
解析:负荷预测分为短期、超短期、中期、长期负荷预测四类。
A. 训练样本单一
B. 只能处理简单句
C. 基于已有的既成案例
D. 错误较多
解析:见算法解析