A、模型应该简单(防止过拟合)；
B、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)
C、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等
D、将模型函数正则化
答案：ABCD
解析：见算法解析
A、模型应该简单(防止过拟合)；
B、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)
C、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等
D、将模型函数正则化
答案：ABCD
解析：见算法解析
A. DVPP
B. GPU
C. AI 计算引擎
D. 芯片系统控制CPU
A. 44565
B. 44563
C. 44658
D. 44595
解析：根据召回率计算公式可得。
A. 统计学习以方法为中心，统计学习方
法构建模型并应用模型进行预测与分析
B. 统
计学习的目的是对数据进行预测与分析
C. 统计学习以模型为研究对象，是算法驱动的学科
D. 统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算
机及网络之上的
解析：统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科
A. 基类
B. 父类
C. 子类
D. 派生类
A. 连接边
B. 关系
C. 属性
D. 特征
解析：在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”
解析：正确
A. 支持向量机SVM
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络CNN
D. 循环神经网络RNN
解析：支持向量机SVM属于统计学习
解析：正确
