A、每次选择一个与残差相关性最大的特征
B、是一种包裹式特征选择法
C、基于线性回归平绝对误差最小化
D、是通过对LASSO稍加修改而实现
答案:A
解析:见算法解析
A、每次选择一个与残差相关性最大的特征
B、是一种包裹式特征选择法
C、基于线性回归平绝对误差最小化
D、是通过对LASSO稍加修改而实现
答案:A
解析:见算法解析
A. 知识图谱推理
B. 图数据存储与查询
C. 知识图谱融合
D. 基于图的知识表示
A. cat
B. more
C. less
D. head
A. C
B. Java
C. R
D. Python
A. 增加
B. 取反
C. 减小
D. 取整
解析:见算法解析
A. 5
B. 25
C. 6
D. 26
解析:见算法解析
A. 均方差
B. Sigmoid交叉熵
C. Sofmax交叉熵
D. Sparse交叉熵
A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可容纳较多上下文信息
D. 全局最优
解析:最大熵隐马模型则解决了隐马的问题,可以任意选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题,即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题,他并不在每一个节点进行归一化,而是所有特征进行全局归一化,因此可以求得全局的最优值。
A. 词袋模型可以忽略每个词出现的顺序
B. 词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序
C. TensorFlow支持词袋模型
D. 词袋模型可以表出单词之间的前后关系
解析:基础概念理解
A. 基于信息论准则;
B. 学习问题看做为数据压缩任务;
C. 学习目标为以最短编码长度描述训练数据模型;
D. 编码位数仅为自身所需的编码位数;
解析:见算法解析