参数学习过程中若采用梯度下降法，梯度为负:（）W,梯度为正:（）W

A. 三分技术、七分管理、十二分数据

B. 三分数据、七分智慧、十二分体验

C. 三分技术、五分管理、十一分数据

D. 三分数据、五分管理、十一分体验

A. 深度置信网络

B. 受限玻尔兹曼机

C. 卷积神经网络

D. 贝叶斯学习

A. 数据加工

B. 数据审计

C. 数据分析

D. 数据呈现

A. GBDT梯度提升树

B. XGBoost

C. RF随机森林

D. LR线性回归

A. if

B. try

C. if-elif-else

D. if-else

A. 降维过程中可以保留原始数据的所有信息。

B. 多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变。

C. 线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据。

D. 核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失。

A. 算法训练

B. 验证

C. 推理计算

D. 管理