A、增加样本数量
B、增加特征数量
C、训练更多的迭代次数
D、采用正则化方法
答案:AD
解析:见算法解析
A、增加样本数量
B、增加特征数量
C、训练更多的迭代次数
D、采用正则化方法
答案:AD
解析:见算法解析
A. 3/2
B. 1/2
C. -3/2
D. -1/2
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. Paddle
D. Anaconda
解析:TensorFlow、PyTorch和Paddle是常用计算框架;Anaconda是大量包的软件工具;pycharm是一种python编译器
A. 标准差
B. 均方差
C. 残差
D. 方差
解析:每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的残差
A. 基于正态分布的异常点检测算法
B. 基于距离的异常点检测算法
C. 3δ原则
D. 简单统计分析
A. 曲面
B. 平面
C. 超平面
D. 超曲面
A. 状态空间
B. 综合数据库
C. 规则集
D. 控制策略
解析:正确
A. K-means
B. BIRCH
C. SVM
D. DBSCAN
A. 图像识别与分类
B. 医学影像分析
C. 语音识别
D. 人脸识别与情感计算