A、训练时间较长
B、完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和
C、易陷入局部极小值
D、训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势
答案：ABCD
解析：学习速度慢，失败的可能性较大是主要不足之处
A、训练时间较长
B、完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和
C、易陷入局部极小值
D、训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势
答案：ABCD
解析：学习速度慢，失败的可能性较大是主要不足之处
解析：深度学习是一种特定类型的机器学习，具有强大的能力和灵活性。
A. 使用delete语句的时候需要注意把where字句写上，如果没有指定 WHERE 子句，MySQL 表中的所有记录将被删除
B. 在iris表中删除sepal_length等于6的记录，写法是“delete * from iris where sepal_length = 6
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
A. CART决策树
B. C4.5算法
C. 多变量决策树
D. ID3算法
A. 9
B. 10
C. 45
D. 90
解析：冒泡排序法:是一种最简单的交换类排序法，它是通过相邻数据元素的交换逐步将线性表变成有序。假设线性表的长度为n，若初始序列为"正序"序列，则只需进行一趟排序，在排序过程中进行n-1次关键字间的比较，且不移动记录;反之，若初始序列为"逆序"序列，则需进行n-1趟排序，需进行n(n-1)/2次比较，并作等数量级的记录移动。冒泡排序所需要的比较次数为n(n-1)/2，n的长度是10，也就是10*(10-1)/2=45。
A. 近似
B. 相同
C. 不同
D. 差距
A. 正则项
B. 非线性
C. 激活函数
D. 特征变换
解析：xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度
A. 机器翻译
B. 成像精确制导
C. 自动问答
D. 博弈问题
A. 样本数目
B. 特征值
C. 超参数
D. 参数
